AI veio para a matemática. Agora está perseguindo o resto da ciência

Na semana passada, assisti a uma palestra no MIT de Neil Thompson, que estuda o progresso na computação e inteligência artificial. Ao longo de apenas meia hora, Thompson apresentou um argumento convincente de que vários campos científicos estão prestes a ser derrubados pela IA.

Como matemáticos carretel pela forma como a IA está a automatizar o seu campo, o estudo mais recente de Thompson sugere que a probabilidade, a teoria estatística, a teoria económica, a teoria das altas energias, a gravitação e cosmologia e a física quântica podem ser os próximos, graças às capacidades em rápida evolução dos modelos de fronteira. Entre meados de 2024 e meados de 2026, mostra o estudo, os melhores modelos de IA passaram de serem capazes de resolver corretamente cerca de 2% dos problemas teóricos nestas áreas para cerca de 35% desses problemas. E não há sinais de que este progresso vá abrandar.

“Dentro de apenas alguns anos, esperamos que muitas questões teóricas sejam totalmente transformadas em termos da capacidade da IA ​​de realizá-las”, diz Thompson.

Em termos gerais, o laboratório de Thompson investiga como os avanços na ciência da computação impactam a sociedade e afetam a inovação. Este estudo – que Thompson conduziu ao lado de Gabriel Manso, um estudante de doutorado, e Cláudio Mayrink Verdunum cientista pesquisador – pegou problemas declarados em artigos de pesquisa publicados online entre dezembro de 2025 e maio de 2026 e, em seguida, testou se diferentes modelos OpenAI – o1, o3, GPT-5, GPT-5.1, GPT-5.4 e GPT-5.5 – poderiam resolvê-los.

Crucialmente, soluções para esses problemas foram encontradas em artigos publicados após o corte de treinamento para GPT-5.5 e modelos anteriores. Isto significa que os modelos testados tiveram que encontrar soluções por si próprios, em vez de depender de respostas fornecidas como dados de treinamento. (Esses documentos serviram como base para testar as capacidades de resolução dos modelos.) Os investigadores também bloquearam o acesso à Internet, o que impediu que os modelos testados procurassem soluções online.

As áreas cobertas pelo estudo eram limitadas – o trio se concentrou em campos nos quais os modelos de IA poderiam descobrir coisas sem a necessidade de realizar simulações ou experimentos. Mas o trabalho sugere que os tipos de ondas de choque que estão sendo sentidas atualmente na matemática provavelmente se espalharão para outras áreas da investigação científica com forte peso na matemática e na teoria.

Mês passado, OpenAI abalou o mundo da matemática ao anunciar que um modelo não lançado havia resolvido um grande e antigo desafio em matemática conhecido como Navier-Stokesque diz respeito a equações que explicam o comportamento do movimento do fluido. O episódio se mostrou ainda mais controverso depois que um matemático da NYU – que trabalhava com outro acadêmico associado à Anthropic – acusou a OpenAI de observá-los depois de saber de seu progresso.

OpenAI e outros anunciaram desde então centenas de outras soluções a problemas matemáticos de longa data, desencadeando uma espécie de crise na área. Alguns matemáticos têm pediu limites ao uso de IAalertando que o processo de resolução de problemas muitas vezes é tão útil quanto ter a resposta final.

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