La inteligencia artificial se alimenta de datos. Cuanta más información tengan, más conclusiones pueden sacar. Pero los humanos también somos muy buenos en el pensamiento abstracto o espacial. Un tipo de razonamiento que para nosotros es natural pero que cuesta más implementar en un algoritmo.
Los problemas complejos de geometría y matemáticas son un ejemplo de desafío para la IA, debido a la falta de un set de datos y la falta de habilidades de razonamiento espacial. Pero poco a poco los investigadores están logrando que la IA aprenda por sí sola, incluso en problemas donde por su naturaleza no lo tiene tan fácil.
A la altura de los genios matemáticos
Google DeepMind ha publicado en la revista Nature sus resultados con AphaGeometry, un modelo de inteligencia artificial capaz de resolver problemas geométricos complejos, rivalizando directamente con el ganador de las Olimpiadas Internacionales de Matemáticas.
De los 30 problemas propuestos en el principal concurso matemático a nivel mundial, Alpha Geometry supo resolver 25, únicamente superado por Ngô Bảo Châu, ganador de la Medalla Fields y campeón de las Olimpiadas.
La anterior inteligencia artificial hasta la fecha se quedaba muy atrás, resolviendo únicamente 10 de los 30 problemas matemáticos avanzados.
AlphaGeometry combina ideas básicas intuitivas con un motor de deducción basado en reglas lógicas. Inicialmente se le transmitió un conjunto de problemas básicos, con una docena de reglas geométricas. Y como si se tratase del mismísimo Ramanujan, fue "descubriendo" más demostraciones matemáticas por sí mismo. Según explican desde DeepMind, AlphaGeometry generó hasta 100 millones de demostraciones matemáticas, utilizando pasos lógicos básicos.
"Encontrar soluciones para los problemas matemáticos de las Olimpiadas funciona un poco como el ajedrez en el sentido de que tenemos una cantidad bastante pequeña de movimientos sensatos en cada paso", explica Ngô Bảo Châu.
Pese al éxito, desde DeepMind reconocen que AlphaGeometry es simplemente un primer paso. La comprobación de que la inteligencia artificial también es capaz de enfrentarse a complejos problemas matemáticos aunque no se tenga una base de datos suficiente grande. Como ocurre con el ajedrez, la propia IA es capaz de generar un enorme conjunto de datos propio simplemente dándole las instrucciones básicas.
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