ChatGPT の思考連鎖はさらに印象的で、ルジャンドルの公式、ベルトランの公準、ダビデの星の定理などの数学的公理をガタガタと音を立てて打ち消しています。 Eventually, the model found a 2013 Math Overflow post. There, Harvard mathematician Noam Elkies had an elegant solution to a similar problem. However, ChatGPT’s final proof differed from Elkies’ work in important ways and provided a more complete solution to the version of the problem posed by legendary mathematician Paul Erdős. His vast collection of unsolved problems has become a testing ground for AI.

Desde Navidad, 15 cuestiones han pasado de «abiertas» a «resueltas» en el sitio web de Erdos, y 11 de las resoluciones reconocen específicamente que un modelo de IA está involucrado en el proceso.

El respetado matemático Terence Tao ofrece un análisis más matizado del progreso en su página de GitHub, contando ocho casos diferentes en los que los modelos de IA han logrado avances autónomos significativos en el problema de Erdos, y otros seis casos en los que han descubierto y aprovechado investigaciones anteriores. Aunque todavía queda un largo camino por recorrer antes de que los sistemas de IA puedan realizar operaciones matemáticas sin intervención humana, está claro que los modelos a gran escala tienen un papel importante que desempeñar.

Respecto a Mastodon, Tao especula que la naturaleza escalable de los sistemas de IA los hace muy adecuados para «aplicarse sistemáticamente a la ‘larga cola’ de los problemas de Erdos, muchos de los cuales en realidad tienen soluciones simples».

“Por lo tanto, es más probable que muchos de estos problemas simples de Erdos se resuelvan mediante métodos puramente basados ​​en IA que mediante medios humanos o híbridos”, continuó Tao.

Otro impulsor es el reciente movimiento hacia la formalización, una tarea que requiere mucha mano de obra y que facilita la validación y extensión del razonamiento matemático. La formalización no requiere el uso de IA ni computadoras, pero la llegada de nuevas herramientas automatizadas ha facilitado mucho el proceso. Lean, un «asistente de pruebas» de código abierto desarrollado en Microsoft Research en 2013, se ha utilizado ampliamente en el campo como una forma de formalizar pruebas, y se espera que herramientas de inteligencia artificial como Aristóteles de Harmonic automaticen gran parte del trabajo de formalización.