Quizá la crónica más interesante de este fin de semana sea la de Patricia Biosca en este diario sobre cuatro jóvenes matemáticos premiados por la Real Sociedad Matemática Española y la Fundación BBVA, desconcertados ante la inteligencia artificial. Las máquinas resuelven en horas problemas a los que ellos pensaban dedicar sus vidas . Uno lamenta perder las ideas que nacen por el camino. Otra se pregunta de qué sirven cientos de resultados si nadie entiende cómo se alcanzaron. Su frustración es comprensible, pero esconde una paradoja: la disciplina que más exige entender es la primera en la que comprender ha dejado de ser necesario para saber.No es casual que las matemáticas fueran el primer territorio conquistado. En ellas, a diferencia de la medicina o la economía, una respuesta puede verificarse mecánicamente. Una máquina puede comprobar sus propios aciertos millones de veces sin esperar a ningún árbitro humano. Si, como sostenía el británico Hardy, las verdades matemáticas existen antes de que alguien las encuentre, la IA es simplemente un explorador más rápido.Pero sería un error reducirlo a calcular deprisa. Las grandes revoluciones matemáticas exigieron inventar conceptos y estructuras . De los 722 manuscritos que OpenAI publicó el 6 de octubre, solo 162 contaban inicialmente con una formalización de su resultado principal, pero quienes los han examinado ya encuentran en ellos lemas y construcciones nuevas. La máquina no solo busca: empieza a fabricar herramientas.La ruptura entre descubrir y comprender no es nueva. En 1976, Appel y Haken demostraron el teorema de los cuatro colores con un ordenador que revisó cerca de dos mil configuraciones imposibles de comprobar a mano, y los matemáticos discutieron si aquello era una demostración. Lo nuevo es la escala y la aparente autonomía de las máquinas. Herramientas como Lean permiten certificar que una prueba es correcta sin que nadie entienda por qué lo es. Verdad y comprensión, que siempre viajaron juntas, pueden separarse formalmente.La humanidad no ha necesitado entender las cosas para usarlas . La aspirina se recetaba setenta años antes de que John Vane explicara su mecanismo, y aún no sabemos del todo cómo actúa la anestesia general. La novedad es que esto ocurra en las matemáticas, cuyo producto era precisamente la comprensión.Hayek enseñó que la civilización descansa en un conocimiento que ningún individuo posee por completo. Pero aquel conocimiento, por disperso que estuviera, pertenecía a inteligencias humanas. Ahora una parte creciente podría quedar fuera de su comprensión colectiva, podría no entenderlo nadie . Durante milenios, la inteligencia humana fue el motor del conocimiento; hoy amenaza con ser su cuello de botella. Los científicos pasarían de descubrir verdades a interpretar las que las máquinas hallaron antes.Quizá estos jóvenes no asistan al final de su profesión, sino a la mutación de su cometido. Y acaso debamos acostumbrarnos a una idea desasosegante: la civilización puede saber cada vez más mientras sus habitantes comprenden cada vez menos. La inteligencia artificial no acabará con el misterio. Simplemente lo trasladará de las matemáticas a nosotros mismos. Quizá la crónica más interesante de este fin de semana sea la de Patricia Biosca en este diario sobre cuatro jóvenes matemáticos premiados por la Real Sociedad Matemática Española y la Fundación BBVA, desconcertados ante la inteligencia artificial. Las máquinas resuelven en horas problemas a los que ellos pensaban dedicar sus vidas . Uno lamenta perder las ideas que nacen por el camino. Otra se pregunta de qué sirven cientos de resultados si nadie entiende cómo se alcanzaron. Su frustración es comprensible, pero esconde una paradoja: la disciplina que más exige entender es la primera en la que comprender ha dejado de ser necesario para saber.No es casual que las matemáticas fueran el primer territorio conquistado. En ellas, a diferencia de la medicina o la economía, una respuesta puede verificarse mecánicamente. Una máquina puede comprobar sus propios aciertos millones de veces sin esperar a ningún árbitro humano. Si, como sostenía el británico Hardy, las verdades matemáticas existen antes de que alguien las encuentre, la IA es simplemente un explorador más rápido.Pero sería un error reducirlo a calcular deprisa. Las grandes revoluciones matemáticas exigieron inventar conceptos y estructuras . De los 722 manuscritos que OpenAI publicó el 6 de octubre, solo 162 contaban inicialmente con una formalización de su resultado principal, pero quienes los han examinado ya encuentran en ellos lemas y construcciones nuevas. La máquina no solo busca: empieza a fabricar herramientas.La ruptura entre descubrir y comprender no es nueva. En 1976, Appel y Haken demostraron el teorema de los cuatro colores con un ordenador que revisó cerca de dos mil configuraciones imposibles de comprobar a mano, y los matemáticos discutieron si aquello era una demostración. Lo nuevo es la escala y la aparente autonomía de las máquinas. Herramientas como Lean permiten certificar que una prueba es correcta sin que nadie entienda por qué lo es. Verdad y comprensión, que siempre viajaron juntas, pueden separarse formalmente.La humanidad no ha necesitado entender las cosas para usarlas . La aspirina se recetaba setenta años antes de que John Vane explicara su mecanismo, y aún no sabemos del todo cómo actúa la anestesia general. La novedad es que esto ocurra en las matemáticas, cuyo producto era precisamente la comprensión.Hayek enseñó que la civilización descansa en un conocimiento que ningún individuo posee por completo. Pero aquel conocimiento, por disperso que estuviera, pertenecía a inteligencias humanas. Ahora una parte creciente podría quedar fuera de su comprensión colectiva, podría no entenderlo nadie . Durante milenios, la inteligencia humana fue el motor del conocimiento; hoy amenaza con ser su cuello de botella. Los científicos pasarían de descubrir verdades a interpretar las que las máquinas hallaron antes.Quizá estos jóvenes no asistan al final de su profesión, sino a la mutación de su cometido. Y acaso debamos acostumbrarnos a una idea desasosegante: la civilización puede saber cada vez más mientras sus habitantes comprenden cada vez menos. La inteligencia artificial no acabará con el misterio. Simplemente lo trasladará de las matemáticas a nosotros mismos.
Quizá la crónica más interesante de este fin de semana sea la de Patricia Biosca en este diario sobre cuatro jóvenes matemáticos premiados por la Real Sociedad Matemática Española y la Fundación BBVA, desconcertados ante la inteligencia artificial. Las máquinas resuelven en horas problemas … a los que ellos pensaban dedicar sus vidas. Uno lamenta perder las ideas que nacen por el camino. Otra se pregunta de qué sirven cientos de resultados si nadie entiende cómo se alcanzaron. Su frustración es comprensible, pero esconde una paradoja: la disciplina que más exige entender es la primera en la que comprender ha dejado de ser necesario para saber.
No es casual que las matemáticas fueran el primer territorio conquistado. En ellas, a diferencia de la medicina o la economía, una respuesta puede verificarse mecánicamente. Una máquina puede comprobar sus propios aciertos millones de veces sin esperar a ningún árbitro humano. Si, como sostenía el británico Hardy, las verdades matemáticas existen antes de que alguien las encuentre, la IA es simplemente un explorador más rápido.
Pero sería un error reducirlo a calcular deprisa. Las grandes revoluciones matemáticas exigieron inventar conceptos y estructuras. De los 722 manuscritos que OpenAI publicó el 6 de octubre, solo 162 contaban inicialmente con una formalización de su resultado principal, pero quienes los han examinado ya encuentran en ellos lemas y construcciones nuevas. La máquina no solo busca: empieza a fabricar herramientas.
La ruptura entre descubrir y comprender no es nueva. En 1976, Appel y Haken demostraron el teorema de los cuatro colores con un ordenador que revisó cerca de dos mil configuraciones imposibles de comprobar a mano, y los matemáticos discutieron si aquello era una demostración. Lo nuevo es la escala y la aparente autonomía de las máquinas. Herramientas como Lean permiten certificar que una prueba es correcta sin que nadie entienda por qué lo es. Verdad y comprensión, que siempre viajaron juntas, pueden separarse formalmente.
La humanidad no ha necesitado entender las cosas para usarlas. La aspirina se recetaba setenta años antes de que John Vane explicara su mecanismo, y aún no sabemos del todo cómo actúa la anestesia general. La novedad es que esto ocurra en las matemáticas, cuyo producto era precisamente la comprensión.
Hayek enseñó que la civilización descansa en un conocimiento que ningún individuo posee por completo. Pero aquel conocimiento, por disperso que estuviera, pertenecía a inteligencias humanas. Ahora una parte creciente podría quedar fuera de su comprensión colectiva, podría no entenderlo nadie. Durante milenios, la inteligencia humana fue el motor del conocimiento; hoy amenaza con ser su cuello de botella. Los científicos pasarían de descubrir verdades a interpretar las que las máquinas hallaron antes.
Quizá estos jóvenes no asistan al final de su profesión, sino a la mutación de su cometido. Y acaso debamos acostumbrarnos a una idea desasosegante: la civilización puede saber cada vez más mientras sus habitantes comprenden cada vez menos. La inteligencia artificial no acabará con el misterio. Simplemente lo trasladará de las matemáticas a nosotros mismos.
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