A inteligência artificial está mudando rapidamente a forma como os matemáticos trabalham, com avanços recentes na resolução de problemas de longa data. Os pesquisadores estão aproveitando ferramentas como o ChatGPT para desenterrar provas esquecidas e até mesmo gerar novas soluções, marcando uma mudança potencial na descoberta matemática. A tendência começou em Outubro passado, quando o matemático Mehtaab Sawhney utilizou o ChatGPT para encontrar uma solução para o problema #339 de Erdős, uma conjectura que ficou sem solução durante quase duas décadas após a morte de Paul Erdős.
IA como assistente de pesquisa
O uso da IA em matemática não visa substituir pesquisadores humanos, mas aumentar suas capacidades. Os LLMs são excelentes em vasculhar vasta literatura matemática, identificar referências obscuras e até combinar teoremas existentes para produzir novas provas. Em alguns casos, a IA construiu de forma independente provas válidas com o mínimo de intervenção humana. Desde outubro, as ferramentas de IA ajudaram a resolver cerca de 100 problemas de Erdős, transformando-os de “abertos” em “resolvidos”.
Além da pesquisa literária: sugestões significativas
Embora inicialmente usados como um poderoso mecanismo de busca, os LLMs agora oferecem mais do que apenas recuperação. Os matemáticos relatam que a IA pode fornecer sugestões valiosas, orientando os investigadores para soluções com as quais lutaram de forma independente. Andrew Sutherland, do MIT, observa que “os matemáticos cuja única experiência com LLMs é com modelos anteriores ainda não apreciam isso totalmente”.
Testando os limites: primeiro desafio de prova
Para testar rigorosamente as habilidades matemáticas da IA, a equipe da First Proof lançou um desafio, apresentando onze segmentos de prova não resolvidos aos LLMs. O objetivo: determinar se a IA pode gerar provas válidas dentro de uma semana – um prazo menor do que o exigido por muitos matemáticos humanos. A experiência já atraiu centenas de participantes que submeteram soluções geradas por IA, embora a verificação continue a ser um grande obstáculo. Lauren Williams, de Harvard, enfatiza que “a verificação é um problema porque 90% das vezes ela encontrará uma solução… ela escreverá algo e parecerá confiante sobre isso”.
Um ano crucial para IA em matemática
Apesar do hype, o impacto atual permanece limitado. Nenhuma grande revista de matemática publicou uma prova revisada por pares citando explicitamente a assistência da IA, embora se espere que isso mude em 2026. Ravi Vakil, presidente da American Mathematical Society, foi recentemente coautor de uma pré-impressão documentando como o LLM do Google ajudou a resolver um problema matemático relevante para sua pesquisa, sinalizando uma mudança na prática acadêmica.
Os problemas de Erdős servem como uma referência eficaz, mas os matemáticos reconhecem a necessidade de testes mais substanciais. Carlo Pagano, em colaboração com a DeepMind do Google, sublinha que o foco deve mudar para problemas com implicações mais amplas.
Em última análise, a integração da IA na investigação matemática é inevitável. Os matemáticos já estão se adaptando, e alguns até tiraram licença do meio acadêmico para ingressar em empresas de IA. Isto reflete um consenso crescente de que a IA irá remodelar fundamentalmente a forma como a matemática é feita.
