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AlphaGeometry: el nuevo sistema de IA de Google DeepMind que resuelve problemas complejos de geometría

Hace tiempo leí en boca de expertos que la inteligencia artificial estaba llegando en esos momentos al cerebro de un ratón. Ahora es posible que haya superado esa fase, pero siempre se duda acerca de las capacidades de los lenguajes de computación y las redes neuronales porque no saben razonar. Es un término muy apropiado para definir la habilidad del cerebro humano de adaptarse a los cambios. Tiende a ser un superviviente. Y siempre va a luchar por abrirse un hueco ante la adversidad. Las máquinas actúan más rápido, pero ¿saben razonar?

Resolver problemas matemáticos requiere razonamiento lógico. Esto es algo que la mayoría de los modelos actuales de IA no han conseguido hacer demasiado bien. Las matemáticas son, precisamente, una prueba importante para medir el progreso de la inteligencia artificial. Explican en “Nature” cómo los investigadores de Google DeepMind, empresa que ha desarrollado AlphaGeometr, han creado un nuevo sistema de IA capaz de resolver problemas complejos de geometría.

AlphaGeometry se basa en el famoso AlphaGo, el programa de IA que derrotó al campeón mundial de Go, un juego milenario de estrategia considerado el más difícil del mundo. ¿Ha avanzado en ese campo? Al igual que ese juego, el nuevo modelo utiliza el aprendizaje por refuerzo. Se trata de una técnica que consiste en entrenar a la IA mediante recompensas y castigos, según acierte o falle. Es algo parecido a lo que ya hace OpenAI con su herramienta generativa ChaGPT. Sin embargo, a diferencia, AlphaGeometry no necesita una gran cantidad de datos previos para aprender, sino que puede generar sus propios problemas de geometría y resolverlos.

Esto es un paso importante. 

¿Cómo actúa realmente? El sistema funciona en varias fases: primero, recibe una descripción textual de un problema de geometría, como por ejemplo, “dado un triángulo equilátero, hallar el área de un círculo inscrito en él”. Luego, traduce el texto a un lenguaje simbólico que puede entender, y lo representa gráficamente en una pantalla. Entonces, aplica una serie de reglas y teoremas geométricos para encontrar la solución, y la expresa en forma de fórmula matemática.

Los resultados son, por ahora, impresionantes, según declaran los autores del estudio: AlphaGeometry puede resolver el 95% de los problemas de geometría de nivel de secundaria y el 85% de los problemas de nivel de bachillerato con una precisión del 99%. Esto puede asustar a más de un docente porque puede ver a través del cristal cómo el futuro de los niños se va desvaneciendo si no entendemos que la IA va a ser un compañero y no un sustituto.

Además, puede resolver problemas que no ha visto antes, demostrando su capacidad de generalización y transferencia de conocimientos. Según los autores del estudio, estamos ante un avance significativo para la IA, ya que muestra que puede razonar de forma abstracta y creativa. 

A pesar de sus indudables aportaciones, AlphaGeometry también tiene sus limitaciones: no puede resolver problemas que impliquen construcciones con regla y compás, ni problemas que requieran intuición espacial o visual. Tampoco puede explicar el porqué de sus soluciones, ni entender el contexto o la relevancia de los problemas que resuelve. No lo olvidemos: estos son algunos de los desafíos que aún quedan por superar para lograr una IA más inteligente y humana.

Foto: LengsGo. Prompt: A man is playing AlphaGo. He is sitting in a table. Quite.

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