Los modelos de Inteligencia Artificial (IA) de OpenAI y Google obtuvieron cada una la medalla de oro la Olimpiada Internacional de Matemáticas (OIM), lo que demuestra una nueva etapa de esta tecnología en su capacidad de razonamiento y memoria persistente, que permite resolver problemas más complejos y de forma similar a un humano.

En un comunicado, Google detalla que una versión avanzada de Gemini Deep Think resolvió cinco de los seis problemas de la OIM, obteniendo 35 puntos de 42, lo que representa un desempeño que le mereció la medalla de oro. Según la compañía, los evaluadores de la OIM consideraron los resultados claros, precisos y, en su mayoría, fáciles de seguir.

“Nuestro modelo funcionó de principio a fin en lenguaje natural, produciendo rigurosas demostraciones matemáticas directamente a partir de las descripciones oficiales de los problemas, ¡y todo ello dentro del límite de 4.5 horas del concurso!”, señaló Demis Hassabis, cofundador y CEO de DeepMind, en un post en X.

Según Google, el modelo utilizado Gemini Deep Think incluye ahora un modo de razonamiento mejorado para problemas complejos, además de técnicas modernas como el pensamiento paralelo. Esta configuración permite que el modelo explore y combine simultáneamente múltiples soluciones posibles antes de dar una respuesta final, en lugar de seguir una única cadena de pensamiento lineal. Asimismo, este año el modelo pudo resolver los problemas dados en lenguaje natural, a diferencia de años anteriores, cuando debía recibir las instrucciones traducidas a su propio lenguaje.

Por su parte, Alexander Wei, investigador científico de OpenAI, anunció también en X que su modelo más reciente de razonamiento obtuvo la medalla de oro al resolver cinco de seis problemas del concurso con un puntaje total de 35 sobre 42. El modelo siguió las mismas reglas que los competidores humanos: sin conexión a Internet, siguiendo únicamente los problemas planteados y escribiendo la prueba en lenguaje natural.

“Alcanzamos este nivel de capacidad no a través de una metodología estrecha y específica para una tarea, sino abriendo nuevos caminos en el aprendizaje por refuerzo de propósito general y el escalado computacional en tiempo de prueba”, señaló en su post.

El investigador explicó la importancia de este hito para el modelo de razonamiento de OpenAI: en primer lugar, esto representa un avance en los niveles de pensamiento creativo sostenido; y en segundo lugar, la entrega de las pruebas de resolución de los problemas demuestra que el modelo puede elaborar argumentos intrincados y herméticos al nivel de los matemáticos humanos.

La competencia de matemáticas, fundada en 1959, está compuesta principalmente por matemáticos preuniversitarios de élite que compiten por resolver problemas de álgebra, combinatoria, geometría y teoría de números. Sin embargo, recientemente ha servido también como un reto aspiracional para los más avanzados sistemas de IA, donde pueden poner a prueba las capacidades de razonamiento de sus modelos.

Google presentó AlphaProof, un nuevo sistema basado en aprendizaje de refuerzo para el razonamiento matemático formal, y AlphaGeometry, una versión mejorada de su sistema de resolución de geometría.

AlphaProof es un sistema que se entrena a sí mismo para demostrar enunciados matemáticos en el lenguaje formal Lean. Combina un modelo de lenguaje entrenado previamente con el algoritmo de aprendizaje de refuerzo AlphaZero, que antes se enseñó a sí mismo para dominar los juegos de ajedrez, shogi y Go.

AlphaGeometry 2, una versión ‘significativamente mejorada’ de su antecesora, es un sistema híbrido neurosimbólico, cuyo modelo de lenguaje se basó en Gemini y se entrenó desde cero con una orden de magnitud de más datos sintéticos que AlphaGeometry.

La compañía tecnológica estadounidense calificó este lanzamiento como ‘un avance en la creación de sistemas de Inteligencia Artificial que ayudan a los matemáticos a descubrir nuevos conocimientos, algoritmos novedosos y respuestas a problemas abiertos’.

Ambos sistemas resolvieron cuatro de los seis problemas de la Olimpiada Internacional de Matemáticas (OIM) 2024, con lo que por primera vez llegaron al mismo nivel que un medallista de plata.

Recientemente, la competencia anual de la OIM se ha erigido como un desafío en el Aprendizaje Automático (ML) y un punto de referencia aspiracional para medir las capacidades de razonamiento matemático avanzado de un sistema de IA.

Resolviendo problemas en la Olimpiada matemática

Este año, Google aplicó su sistema de IA combinado a los problemas de la competencia que le fueron proporcionados por los organizadores. Como primer paso, los problemas se tradujeron manualmente a un lenguaje que entendieran los sistemas. La IA resolvió un problema en minutos y se tardó hasta tres días en resolver el resto, frente a las dos sesiones de 4.5 horas que ocupan los estudiantes.

AlphaProof resolvió dos problemas de álgebra y un problema de teoría de números, incluido el problema más difícil de la competencia, resuelto sólo por cinco participantes de la OIM. Alpha Geometry resolvió el problema de geometría y los dos problemas de combinatoria quedaron sin resolver.

Las soluciones fueron calificadas según las reglas de concesión de puntos de la OIM. El sistema de IA de Google obtuvo una puntuación final de 28 puntos, de un máximo total de 42, el equivalente al extremo superior de la categoría de medalla de plata.

El Siglo

El proyecto “Chicas para la Matemática” convocará a niñas y jóvenes para que formen parte de un programa gratuito que incluye una competencia y talleres de matemáticas, enfocados en fortalecer áreas como álgebra, geometría y lógica.

La iniciativa es auspiciada por la Secretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (Senacyt), a través de la Dirección de Innovación en el Aprendizaje de la Ciencia y la Tecnología; y la Fundación Olimpiada Panameña de Matemática, y tiene como propósito fortalecer la calidad de la educación matemática en las jóvenes panameñas, además de fomentar en ellas el interés por carreras científicas.

Este proyecto detectará a niñas talentosas y les brindará talleres y conferencias para promover su empoderamiento y el fortalecimiento de sus conocimientos matemáticos desde una edad temprana para potenciar su crecimiento y participación en carreras STEM.

La convocatoria estará abierta del 17 de abril al 7 de mayo de 2023 a niñas y jóvenes de entre 10 a 13 años de escuelas oficiales y particulares de todas las regiones escolares del país. Las pruebas serán en mayo y los talleres empezarán en junio. El formulario de inscripción, requisitos de participación e información sobre el proceso de selección se encuentran disponibles en la página https://aulavirtual.opm.org.pa/chicas.

Consulta más información aquí.

En el contexto actual, la tecnología juega un papel primordial en la educación, ya sea como herramienta al permitir la aplicación de nuevos métodos de enseñanza como la educación a distancia, y como asignatura base para la formación de los estudiantes.

De acuerdo a un reporte de Education Technology, dos tercios (68%) de los líderes empresariales encuestados en el Reino Unido consideran que la enseñanza de tecnología en las escuelas es más importante incluso que las matemáticas y las ciencias.

En proporción, un 80 por ciento señaló que tener una especialización tecnológica era un “factor importante” cuando se trata de elegir candidatos para vacantes de empleo, y por una variedad de razones, que incluyen: proteger a la empresa en el futuro, capacitar a otros y brindarles a los líderes empresariales la oportunidad de aprender.

Importancia

Los beneficios secundarios de aprender habilidades tecnológicas son el desarrollo de habilidades de resolución de problemas y lógica. El aprendizaje continuo será un componente esencial para mantenerse al día con el cambiante mundo del trabajo.

El verdadero peligro de no aprender habilidades tecnológicas es que los niños se conviertan en consumidores pasivos de tecnología. Por lo tanto, deberían aprender a desempeñar un papel activo en el futuro del contenido.

Otras cifras

Un 71 por ciento instó a los candidatos a aprender especialidades tecnológicas para asegurar sus carreras en el futuro. 53 por ciento considera que a los estudiantes no se les enseñan suficientes especializaciones tecnológicas. Mientras que 73 por ciento pensó que los niños deberían aprender sobre habilidades tecnológicas desde la escuela primaria.

“Toda la fuerza laboral del Reino Unido debe adoptarla para que el país siga siendo competitivo en el escenario mundial. El Reino Unido se enfrenta a una crisis de habilidades y todas las empresas buscan a aquellos con especializaciones tecnológicas en su CV, ahora más que nunca”, declaró el Director de CWJobs, Dominic Harvey.