Laboratorios de inteligencia artificial han publicado soluciones a tres grandes problemas matemáticos que durante mucho tiempo representaron un desafío para los investigadores, lo que incluyó un rechazo sorprendente a la «hipótesis del tiempo exponencial» (ETH, por sus siglas en inglés), una hipótesis establecida en la informática que desempeña un papel fundamental en la comprensión de la dificultad computacional. Al igual que ocurrió en anuncios anteriores de laboratorios avanzados, la comunidad científica reaccionó con una mezcla de entusiasmo y preocupación, ya que el matemático de la empresa Anthropic, Levent Alpoge, señaló que las soluciones de OpenAI se basan en trabajos previos, para que luego Anthropic publicara su propia refutación de la misma hipótesis.
La hipótesis del tiempo exponencial se relaciona con una clase más amplia de problemas conocidos como «P frente a NP», que han despertado el interés de los científicos informáticos durante décadas. A través de ella, los investigadores buscan saber si cualquier problema cuya solución pueda verificarse fácilmente (NP) también puede resolverse fácilmente (P). La hipótesis asume que los algoritmos informáticos requieren un tiempo exponencial creciente a medida que aumentan las variables en acertijos lógicos específicos. Sin embargo, los nuevos modelos de los laboratorios de inteligencia artificial afirman haber encontrado algoritmos que resuelven esos acertijos en un tiempo «menor al exponencial», lo que significa una velocidad superior en comparación con lo que se creía anteriormente; si estas afirmaciones son correctas, la hipótesis podría haber sido refutada.
¿Qué representa este desarrollo en la práctica?
El profesor Ryan Williams, científico informático del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), organiza la respuesta de los académicos ante este descubrimiento. A pesar de sus críticas anteriores al método de publicación de investigaciones por parte de los laboratorios de inteligencia artificial, Williams aceptó colaborar con ellos para orientar las ideas vitales del campo y ayudar a los investigadores a interpretar las soluciones. Williams señala que algunas partes de las nuevas pruebas parecen familiares, mientras que otras incluyen elementos completamente desconocidos que requieren la colaboración de toda la comunidad científica para comprenderlos y revisarlos.
Implicaciones y preguntas abiertas
Estos desarrollos obligan a revisar muchos artículos científicos previos que se basaron en la solidez de la hipótesis del tiempo exponencial durante la última década. Los investigadores piden celebrar conferencias y reuniones científicas especializadas para reevaluar los fundamentos teóricos del campo a la luz de las capacidades aceleradas de la inteligencia artificial. En el ámbito de la ciberseguridad, surge la pregunta sobre si estos algoritmos optimizados afectan a los sistemas de cifrado actuales, aunque OpenAI ha confirmado que sus pruebas iniciales no indican la existencia de vulnerabilidades inmediatas en los sistemas de cifrado actuales.