¿Las inteligencias artificiales razonan o simplemente repiten patrones que han visto millones de veces? Es una pregunta que se ha vuelto incómoda en un momento en el que los modelos de lenguaje parecen cada vez más capaces de responder casi cualquier cosa. En conversaciones cotidianas, la IA puede sonar convincente, incluso brillante. Pero cuando la llevamos al terreno más exigente del pensamiento abstracto —las matemáticas de investigación real— la ilusión empieza a resquebrajarse.
Ahí es donde entra en juego un experimento diseñado para incomodar a la IA: First Proof, un proyecto que busca comprobar si los modelos actuales pueden enfrentarse a problemas matemáticos inéditos, sin apoyarse en soluciones ya publicadas en internet.
Un experimento pensado para separar memoria de razonamiento
First Proof no es un test al uso. Nace de una crítica muy concreta: la mayoría de las evaluaciones actuales de IA en matemáticas se basan en problemas de competiciones, exámenes o ejercicios que, de una forma u otra, ya circulan por la red. Eso introduce un sesgo evidente: los modelos han sido entrenados con enormes cantidades de libros, artículos, soluciones y foros de discusión. Cuando “resuelven” un problema, es difícil saber si están razonando o simplemente recombinando información conocida.
Para evitar esa trampa, once matemáticos de primer nivel diseñaron problemas completamente inéditos, extraídos de sus propias investigaciones no publicadas. El equipo incluye figuras de referencia mundial, entre ellas ganadores de la Medalla Fields y especialistas en áreas como topología algebraica, teoría espectral de grafos, geometría simpléctica o análisis estocástico. Además, el proyecto se planteó sin financiación de empresas de IA, precisamente para evitar conflictos de interés.
Diez problemas que no estaban en ningún dataset
El corazón del experimento son diez problemas matemáticos reales, del tipo que un investigador humano se enfrenta en su trabajo cotidiano. No son acertijos ni rompecabezas de competición: son cuestiones abiertas, que requieren creatividad, intuición y construcción de pruebas formales.
Las soluciones humanas fueron resueltas previamente y cifradas en la web oficial del proyecto. Luego, varios modelos de IA de última generación fueron puestos a prueba en modo “one-shot”: un único intento por problema, sin pistas, sin contexto adicional. El objetivo era simple y brutal: ver qué pasaba cuando la IA no podía tirar de memoria.
Los resultados fueron reveladores. De los diez problemas, los sistemas evaluados solo lograron resolver correctamente dos, y aun así con un nivel de solidez discutible para estándares académicos reales. En los demás casos, las respuestas eran plausibles en apariencia, pero fallaban en pasos clave, cometían errores conceptuales o directamente construían argumentos que “sonaban bien” pero no demostraban nada.
Texto sofisticado no es lo mismo que pensamiento matemático
Uno de los puntos más interesantes del experimento es cómo pone de relieve una confusión muy extendida: que una IA genere texto matemático coherente no significa que esté razonando. Puede escribir demostraciones con el tono adecuado, usar notación correcta e incluso encadenar argumentos de forma verosímil. Pero la matemática de investigación no se trata de sonar bien, sino de no cometer errores en cadenas de razonamiento extremadamente delicadas.
En algunos casos, los modelos producían lo que los propios investigadores describen como “alucinaciones matemáticas”: pasos inventados, teoremas mal aplicados o inferencias que, en apariencia, seguían la lógica formal, pero que no se sostenían al ser revisadas por un humano experto.
El cuello de botella humano sigue ahí
Un dato llamativo del proyecto es que, incluso cuando las empresas desarrolladoras de IA intentaron generar soluciones candidatas para los problemas, la validación final dependió de matemáticos humanos que dedicaron horas a revisar cada respuesta. Esto revela un cuello de botella poco visible en el discurso sobre la automatización: la IA puede generar mucho, muy rápido, pero verificar si eso es correcto sigue siendo caro, lento y humano.
En matemáticas, una solución incorrecta no es “más o menos válida”: simplemente está mal. Y detectar por qué está mal exige exactamente el tipo de comprensión profunda que, por ahora, las máquinas no parecen tener.
Lo que este experimento dice sobre el futuro de la IA
First Proof no demuestra que la IA sea inútil en matemáticas. Al contrario: deja claro que es una herramienta potentísima para explorar ideas, sugerir caminos, automatizar cálculos o incluso proponer conjeturas. Pero también expone un límite incómodo: razonar de verdad en terrenos no vistos sigue siendo, por ahora, una frontera esencialmente humana.
Los propios responsables del proyecto planean repetir el experimento periódicamente para medir si los avances en modelos de IA reducen esa brecha. Quizá dentro de unos años los resultados sean distintos. O quizá descubramos que hay una diferencia estructural entre “generar respuestas plausibles” y “construir conocimiento nuevo” que no se salva solo con más datos y más parámetros.
De momento, el experimento First Proof funciona como un espejo poco complaciente: nos recuerda que, por muy impresionante que parezca la inteligencia artificial, todavía no hemos resuelto el problema más difícil de todos. No es que las máquinas hablen como nosotros. Es si, en el fondo, piensan de verdad.
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