Adrián Paenza reflexiona sobre el avance vertiginoso de los algoritmos, el impacto en las matemáticas y la delgada línea entre la maravilla tecnológica y los riesgos de delegar el pensamiento humano
El avance arrollador de la inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa futurista para instalarse en el centro mismo de la conversación científica. En un escenario donde las máquinas parecen capaces de resolver enigmas que desvelaron a generaciones enteras de pensadores, la comunidad académica oscila entre el entusiasmo y la cautela. La reciente noticia de que OpenAI, la desarrolladora de ChatGPT, habría encontrado soluciones a casi cuatrocientos problemas matemáticos que permanecían sin respuesta durante décadas encendió las alarmas y, al mismo tiempo, despertó una fascinación difícil de contener. Frente a este panorama, el reconocido científico y divulgador Adrián Paenza prefiere evitar los pronósticos apresurados y ofrece una mirada serena, anclada en la experiencia histórica y en una curiosidad que no se apaga.
Consultado sobre qué depara el futuro de esta tecnología, Paenza es categórico en su honestidad intelectual: no lo sabe. Rechaza la tentación de improvisar respuestas que simulen certeza y admite que el porvenir le resulta genuinamente impredecible. Sin embargo, lo que sí puede afirmar es que lee con avidez todo lo relacionado con la inteligencia artificial, un fenómeno que lo sorprende a diario por la velocidad de sus transformaciones. Para graficar la magnitud del salto, recuerda que su padre falleció hace tres décadas, cuando ni siquiera existían los teléfonos inalámbricos, y contrasta aquel mundo con la potencia actual de unos algoritmos que, según su visión, no dejan de asombrarlo.
Entre los ejemplos que ilustran ese asombro, Paenza menciona el caso de un médico que utilizaba OpenEvidence, una herramienta de inteligencia artificial cada vez más adoptada por profesionales de la salud. La utilidad es evidente: mientras un facultativo dispone de una base de datos limitada por su propia experiencia, un sistema de este tipo puede acceder a la totalidad de los casos clínicos registrados, con sus complicaciones, aciertos y errores. El divulgador imagina un futuro no tan lejano en el que un paciente llegue al consultorio, describa sus síntomas en una pantalla y el diagnóstico avance por ese carril. Incluso va más allá y especula con la posibilidad de realizar un escaneo completo al nacer, una suerte de resonancia magnética que detecte anomalías o riesgos potenciales. Con una imagen elocuente, compara ciertos cánceres encapsulados con un tubo de pasta dental: una vez que el contenido sale, resulta imposible volver a introducirlo. Si un escaneo temprano permitiera identificar esa amenaza latente, la inteligencia artificial podría contribuir a mitigarla antes de que sea tarde.
Ese mismo potencial transformador se extiende a otras disciplinas. Paenza evoca el ámbito jurídico, donde hasta hace poco los estudios contrataban pasantes para rastrear jurisprudencia sobre determinados casos. Hoy esa tarea carece de sentido, porque un algoritmo puede localizar precedentes en todo el mundo en cuestión de segundos, desde Nigeria hasta Laos o Vietnam, incluyendo el modo en que las culturas intervinieron en cada dictamen. El cambio es transversal y no respeta fronteras profesionales.
El terreno de las matemáticas, sin embargo, ocupa un lugar especial en esta revolución. El científico propone un ejercicio hipotético: imaginar un estadio colmado por todos los matemáticos del planeta y, de pronto, la irrupción de un ser que asegura tener la respuesta a cada interrogante. ¿Le preguntarían cuál es la solución a los problemas que investigan o preferirían no saberla? Paenza confiesa que le costaría mucho seguir dedicando tiempo a un enigma cuya respuesta ya se conoce. Si algo tenía de extraordinario la labor matemática era la posibilidad de resolver un problema por primera vez y publicar los resultados, un logro que otorgaba un signo distintivo al acontecimiento. Trae a colación el caso de Albert Einstein y la Teoría de la Relatividad: no era el único que pensaba en ello, ya que Henri Poincaré también lo hacía, pero Einstein llegó primero. Publicar tiene un valor irreductible, es el reconocimiento a un esfuerzo. Lo mismo ocurrió con Andrew Wiles y el Teorema de Fermat, un desafío que permaneció abierto durante cuatrocientos años. Hubo matemáticos que consagraron su existencia a demostrar que era verdadero y otros que se afanaron por probar lo contrario, muriendo sin alcanzar ninguna de las dos metas. Wiles debió trabajar durante siete años para demostrar su validez y, aun así, descubrieron una falla en su demostración que obligó a corregirla. Una porción minúscula de especialistas está en condiciones de revisar un proceso semejante, y un comité de expertos debe emitir su veredicto positivo, como siempre ocurre en la ciencia.
La irrupción de OpenAI con la resolución de casi cuatrocientos problemas obliga, según Paenza, a revisar los procedimientos empleados por la inteligencia artificial. Para contextualizar la magnitud del fenómeno, rememora el histórico problema de los cuatro colores, que permaneció sin respuesta durante más de un siglo. La pregunta era aparentemente sencilla: cuántos colores se necesitan para colorear un mapa de modo que dos provincias adyacentes no compartan el mismo tono. En 1879, Alfred Kempe anunció en la revista Nature una demostración que, con el tiempo, reveló errores que nunca lograron subsanarse. Recién en 1976, Kenneth Appel y Wolfgang Haken lograron probar el resultado gracias a las computadoras, en el primer caso de la historia matemática en que una máquina tuvo una incidencia tan determinante. La comunidad científica, lejos de aceptar el resultado sin más, puso a otro grupo de computadoras a verificar la prueba, y al confirmarse lo mismo, el teorema fue validado.
Paenza distingue con claridad entre aquellas computadoras de décadas pasadas y la inteligencia artificial contemporánea. Lo que hacían esos equipos le parece un juego de niños comparado con las capacidades actuales. Un teléfono móvil corriente posee más virtudes que las que fueron necesarias para enviar al hombre a la Luna, y frente a eso, el entusiasmo resulta inevitable. No obstante, el divulgador reivindica la duda como parte esencial del pensamiento científico. Describe el proceso de resolver un problema matemático como ingresar a una habitación a oscuras y llevarse por delante los muebles, hasta que con el tiempo uno reconoce la ubicación de cada obstáculo y ya no necesita la luz para evitarlos. Hacer matemática se parece a eso: hay creatividad, surgen ideas nuevas, pero también abunda la frustración. Que alguien o algo, como una inteligencia artificial, señale el camino ahorraría mucho tiempo, aunque también implicaría perderse todo lo rico del proceso, esas preguntas laterales que emergen mientras uno piensa.
La reivindicación de los procesos es clave. Paenza recuerda las reuniones fundamentales que marcaron la disciplina: en 1900, en París, David Hilbert planteó los veintitrés problemas más importantes de las matemáticas durante el segundo Congreso Internacional de Matemáticos, y muchos de ellos se resolvieron a lo largo del siglo XX. En el año 2000, el Instituto Clay de Matemáticas seleccionó los siete Problemas del Milenio. Uno de ellos, el de Navier-Stokes, habría sido resuelto por la inteligencia artificial en apenas ochenta horas, según el anuncio de OpenAI. Paenza observa que pareciera que esos problemas fueron planteados para que un algoritmo los resuelva, porque al estar bien delimitados resulta posible poner a trabajar a todos los agentes disponibles en hallar una solución. La manera de hacer ciencia es claramente distinta a la de hace un año, y ni hablar si se compara con la época en que él se doctoró. El cambio es brutal, descomunal, inimaginable. En ese sentido, recomienda con énfasis leer las opiniones de Terence Tao, probablemente el mejor matemático del mundo en la actualidad, cuyas ideas al respecto resultan muy atractivas.
Frente a la pregunta de si llegará el momento de prescindir de los matemáticos o, incluso, de todos los científicos, Paenza responde con firmeza que de ninguna manera. ¿Quién plantearía los problemas? ¿Quién sabría cómo formular las preguntas? Las máquinas no se cansan, no comen, no tienen problemas de presupuesto ni hacen movilizaciones. Pero la capacidad de generar nuevas preguntas es otra cosa. El divulgador admite que no lo sabe y que el terreno de las predicciones le resulta resbaladizo, pues siente que comenzaría a opinar y lo haría mal. Además, no todas las ciencias son iguales, por lo que los impactos podrían ser específicos según cada caso. A diferencia de las demás, la matemática es la única ciencia cuyas comprobaciones perduran en el tiempo. Nadie podrá desmentir el Teorema de Pitágoras en el futuro. Cada solución probada sigue siendo verdadera, algo que en química, en física o en biología no ocurre con la misma contundencia.
La primera incursión de Paenza en el tema de la inteligencia artificial se remonta a 2016, en un artículo de Página/12 titulado «El hombre contra las máquinas». En aquel entonces relataba su asombro por el triunfo de una computadora en el Go, el milenario juego de estrategia. Ese episodio marcó el origen de todo, el instante en que advirtió que estaba ante algo distinto. El neurocientífico Demis Hassabis protagonizó ese hito: en 2010, junto a la compañía DeepMind, creó AlphaGo, un programa diseñado específicamente para jugar al Go, con la premisa de hacer algo diferente a lo que había significado DeepBlue de IBM frente a Garry Kasparov en el ajedrez de 1997. Hassabis y su equipo proporcionaron al algoritmo las reglas, le explicaron qué se puede hacer y qué no, y lo entrenaron jugando contra otras máquinas, del mismo modo en que aprende un niño: probando una y otra vez. La única manera de verificar que el programa era bueno consistió en competir con humanos. Primero venció al campeón europeo de Go en cinco partidas, todas ganadas por la máquina. Luego le propusieron jugar contra Lee Sedol, el campeón mundial coreano, alguien que en Asia equivale a Messi o Maradona.
Las partidas se disputaron en Seúl. Si Sedol ganaba, se llevaba un millón de dólares; si lo hacía AlphaGo, donaría ese monto a una fundación u obra de beneficencia indicada por el jugador coreano. En la conferencia de prensa previa, Sedol proyectó que ganaría cinco a cero, pero la realidad fue otra: de cinco juegos, la máquina ganó cuatro. El golpe al ego fue tal que, al poco tiempo, Sedol se retiró porque asumió que jugar ya no valía la pena. Lo que más cautivó a Paenza de este episodio fue que transcurría mientras la humanidad miraba hacia otro lado. Google compró la empresa de Hassabis por seiscientos cincuenta millones de dólares, no por interés en el Go, sino por el potencial de la inteligencia artificial para resolver problemas más importantes. Y vaya si lo logró: en 2024, Hassabis obtuvo el Nobel de Química. Sus desarrollos aplicados al juego comenzaron a utilizarse para la predicción de la estructura de las proteínas mediante AlphaFold, avances que permiten el desarrollo de fármacos muy específicos y abren las puertas a la medicina de precisión, nada menos.
El recorrido trazado por Paenza deja entrever una conclusión que no se formula de manera explícita pero que atraviesa toda su reflexión: la inteligencia artificial no viene a reemplazar el pensamiento humano, sino a reconfigurar sus límites. El asombro convive con la inquietud, y la maravilla tecnológica se equilibra con la necesidad de preservar esos procesos creativos, frustrantes y laterales que hacen que la ciencia sea, ante todo, una aventura humana.
