A Anthropic, uma das principais concorrentes da OpenAI, direcionou uma versão experimental de seu modelo de IA, Claude, para uma das tarefas mais ambiciosas possíveis: resolver a Hipótese de Riemann, um problema que desafia as mentes mais brilhantes da matemática desde 1859. O modelo, como era de se esperar, não obteve sucesso na prova principal.

O que torna o experimento notável, contudo, não é o fracasso, mas o que foi descoberto no processo. Ao falhar repetidamente, a IA demonstrou uma capacidade emergente que define melhor seu estado da arte: a de atuar não como um gênio criativo, mas como um pesquisador incansável, capaz de conectar pontos no vasto universo do conhecimento humano que haviam passado despercebidos. A tentativa frustrada, segundo reportagem do site Xataka, acabou gerando um avanço real em um problema correlato.

O papel do conector

O experimento foi conduzido por um funcionário da Anthropic sem formação avançada em matemática, Jarred Sumner. Após 650 ideias geradas pela IA não levarem a lugar algum, Sumner insistiu com comandos simples, como “continue tentando”. Durante o processo, que consumiu 31 milhões de tokens, Claude escreveu centenas de scripts em Python para realizar verificações numéricas. A virada não veio de uma ideia original da máquina, mas de sua capacidade de conectar trabalhos recentes de diversos matemáticos.

A novidade foi a percepção de que as ferramentas desenvolvidas por esses especialistas poderiam ser combinadas para superar um limite conhecido em um resultado derivado da hipótese. Com isso, a IA conseguiu um salto de progresso, elevando um limite de prova de 41,6% para 67,2%. Em essência, Claude não inventou a matemática, mas leu toda a literatura relevante e encontrou uma síntese que os humanos ainda não haviam feito.

Força bruta, não genialidade

Este padrão começa a se repetir em outras áreas da ciência onde a IA é aplicada. Os modelos atuais não estão formulando teorias do zero, mas se mostram extremamente eficientes em percorrer vastas coleções de artigos científicos, patentes e dados para descobrir conexões que escapam à capacidade humana de processamento. A IA se comporta como um pesquisador infatigável, testando hipóteses em uma velocidade sobre-humana.

Depois de encontrar o resultado, o próprio modelo foi instruído a tentar refutá-lo, buscar contraexemplos e verificar em 54 estudos relacionados se a ideia já havia sido publicada. A prova foi então validada por dois matemáticos da Anthropic. O processo não se assemelha a um momento de “eureka”, mas a uma demonstração de força computacional persistente e metódica.

A Hipótese de Riemann continua intacta, um Everest da matemática. Mas o experimento da Anthropic oferece um vislumbre de um novo paradigma de descoberta científica. A IA não parece estar perto de substituir a intuição e a genialidade humana, mas se consolida como uma ferramenta poderosa para acelerar a pesquisa, fazendo o trabalho pesado de conectar o conhecimento que nós mesmos produzimos.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · Xataka