OpenAI y Anthropic desafían una hipótesis de 27 años y revolucionan la informática teórica

El profesor Peter Jonsson, de la Universidad de Linköping, se prepara para presentar su investigación en un destacado congreso sobre informática teórica dentro de dos semanas. Sin embargo, ha revelado que gran parte de su trabajo se ha vuelto obsoleto tras el anuncio reciente de que una inteligencia artificial ha refutado una hipótesis fundamental que lo sustentaba, vigente durante 27 años.

La Hipótesis del Tiempo Exponencial en el punto de mira

Recientemente, las empresas OpenAI y Anthropic han declarado haber desmentido la conocida “Hipótesis del Tiempo Exponencial” (ETH). Esta hipótesis ha sido un pilar en la investigación teórica de la complejidad informática y el diseño de algoritmos, partiendo de la premisa de que el esfuerzo requerido para resolver ciertos problemas crece de forma exponencial a medida que aumenta su tamaño.

Jonsson anticipa que situaciones similares a la suya serán comunes en el próximo Simposio IEEE sobre Fundamentos de la Informática, donde uno de sus coautores también presentará su trabajo. “Es probable que muchos comiencen sus conferencias con un comentario sobre la falsedad de la ETH y cómo eso afecta a la validez de sus artículos”, explica. Aunque esto representa un desafío considerable, Jonsson también reconoce la oportunidad de aprendizaje que brinda: “Esto es lo que define a la ciencia”.

A pesar de que las pruebas generadas por inteligencia artificial aún no han sido verificadas de manera independiente, las empresas han publicado sus hallazgos en GitHub, tanto en lenguaje natural como en un formato verificable por máquinas. OpenAI ha invitado a investigadores de la Universidad de California en Santa Bárbara, donde se propuso originalmente la hipótesis, así como a un académico del MIT que refutó una variante de la ETH, a convocar a la comunidad científica para analizar estas pruebas. Hasta el momento, el esfuerzo incluye un formulario de Google para que los interesados se ofrezcan como voluntarios y contribuyan con sus comentarios, además de la promesa de OpenAI de financiar una conferencia sobre el tema.

Impacto en la comunidad científica

El profesor Daniel Lokshtanov de la UC Santa Bárbara se unirá a esta iniciativa, ya que considera que, de confirmarse estos hallazgos, sus trabajos quedarán “totalmente equivocados”, lo que podría hacer que cerca de 50 de sus publicaciones resulten “inútiles” o requieran revisión. “Es como si hubieran lanzado una bomba gigante en medio del campo”, compara. “Es fascinante y aterrador a la vez”.

Por su parte, Thore Husfeldt, líder del grupo de investigación de algoritmos de la Universidad de Tecnologías de la Información de Copenhague, ha dedicado gran parte del año a un problema específico en su área. “Ahora parece que todo lo que he estado investigando es irrelevante”, comentó. A pesar de la conmoción que la noticia genera, Husfeldt se muestra entusiasta ante las nuevas posibilidades que abre este “resultado único en una generación”. “Ser matemático es como estar en una habitación oscura”, explica. “Es como si alguien hubiera encendido una luz en un subcampo entero, lo que nos permite explorar áreas antes inexploradas”.

La aceleración del descubrimiento científico

A lo largo de la historia, la ciencia ha evolucionado a través de la formulación de hipótesis y su posterior refutación. Es habitual que un académico se vea superado por otro grupo de investigación. Sin embargo, el papel de la inteligencia artificial en este proceso ha acelerado la obsolescencia de investigaciones completas, generando incertidumbre entre los investigadores que se cuestionan su relevancia frente a las capacidades de las máquinas. “Muchos se sienten desalentados y frustrados”, afirma Husfeldt. “Los últimos meses han sido difíciles, con un pesimismo creciente, ya que cada semana surgen nuevos resultados que desbaratan el trabajo de muchos”.

Además, los investigadores están abrumados por la cantidad de contenido generado por IA, que incluye resultados de calidad variable. Husfeldt, al recibir un documento extenso sobre las implicaciones de la ETH generado por inteligencia artificial, decidió no leerlo, considerando que “analizar matemáticas requiere una considerable inversión de tiempo cognitivo”.

Consecuencias para la criptografía y la teoría computacional

OpenAI ha estado directamente involucrada en este fenómeno; recientemente, publicó 722 manuscritos en GitHub sobre 400 problemas, lo que ha generado descontento entre académicos que sienten que esto complica la comprensión de los resultados. Algunos documentos presentaron errores, lo que llevó a críticos a considerar que se trataba de un lanzamiento apresurado para favorecer la salida a bolsa de la compañía. Sin embargo, el trabajo de OpenAI sobre la ETH ha sido elogiado por su calidad, lo que ha motivado a los investigadores a trabajar a contrarreloj para descifrar sus implicaciones y extrapolar nuevos resultados.

Si la Hipótesis del Tiempo Exponencial es efectivamente falsa y no se requiere un tiempo exponencial para resolver problemas más complejos, esto podría resultar “emocionante”, comenta Victor Lagerkvist, profesor asociado en Linköping. Planea retomar problemas que había dejado de lado bajo la suposición de que la ETH era correcta. El hallazgo también podría tener implicaciones en la criptografía, fundamental para la seguridad en línea, que se basa en la premisa de que ciertos problemas matemáticos requieren un tiempo considerable para su resolución.

Un futuro incierto pero prometedor

Husfeldt subraya la importancia de continuar investigando en el campo de la informática teórica, aprovechando tanto la inteligencia humana como la artificial: “Es esencial que el proceso científico abierto nos ayude a identificar y corregir nuestros malentendidos sobre la computación, especialmente porque muchas de nuestras infraestructuras digitales se fundamentan en supuestos sobre la computación”.

En cuanto a Jonsson, está decidido a revisar tanto sus propios trabajos como los de otros que se basan en la validez de la ETH. Confía en que su presentación en la conferencia pueda ser recuperada mediante otros enfoques. Se siente emocionado por la posibilidad de analizar en profundidad la prueba presentada por OpenAI y aprender de ella para aplicarla a nuevos desafíos. Aunque el hallazgo desafía las bases de su trabajo, considera que obtener un veredicto sobre la ETH es una experiencia que antes solo podía “soñar”. “Estamos en tiempos apasionantes”, concluye. “La mayoría de la gente nunca vivirá algo así en su carrera”.

“No me importa si la prueba es producto de humanos, IA o incluso de extraterrestres. Si es cierta, debemos incorporarla en nuestro futuro”, afirma con determinación.