Brasil ajudou IA a revolucionar matemática, mas gera temor entre especialistas

A matemática deixou de ser compreensível para nós, humanos
Matemáticos alertam que descobertas feitas por IA não podem mais ser entendidas por pessoas, mesmo gênios.
Mark

Por que exatamente a contribuição de Leonardo de Moura foi tão crucial? Ele resolveu o problema Navier-Stokes?

Mimi

Não, ele criou a ferramenta que tornou possível a IA resolver. O Lean é uma linguagem que permite traduzir matemática para código que máquinas conseguem entender e verificar. Sem isso, a IA não teria como trabalhar na fronteira da matemática.

Luke

Mas espera — o Lean foi criado em 2013. Por que demorou tanto para a IA conseguir resolver Navier-Stokes? Havia outras barreiras além da linguagem?

Mimi

Sim. Precisava também da Mathlib, a biblioteca com 400 mil declarações matemáticas codificadas. E precisava do poder computacional — 22 milhões de dólares em máquinas. Tudo junto.

Mark

Então o problema não é a IA em si, mas o custo de entrada?

Mimi

É parte disso. Mas também é que a matemática deixou de ser compreensível para humanos. Você não consegue ler a prova e entender. Só a máquina consegue verificar.

Luke

Aguarda — a prova está em 166 páginas. Ninguém leu? Ninguém consegue explicar o que ela diz?

Mimi

Segundo os matemáticos que assinaram a carta, não. Nem mesmo gênios conseguem entender uma descoberta feita dessa forma.

Mark

E isso importa? Se a prova está correta, se foi verificada, por que importa se humanos entendem?

Luke

Porque a matemática sempre foi sobre compreensão. Não é só resolver — é saber por quê. Se você perde isso, perde a essência.

Mimi

E cria desigualdade. Só quem tem 22 milhões de dólares consegue resolver problemas na fronteira. A maioria dos matemáticos do mundo fica de fora.

Mark

Então o medo é que isso se repita em tudo?

Mimi

Segundo os próprios matemáticos, sim. Esse pandemônio vai acontecer em basicamente todas as áreas.

  • IA resolveu as equações Navier-Stokes em estudo de 166 páginas sem autores identificados
  • Leonardo de Moura, cientista brasileiro, criou a linguagem Lean em 2013
  • Resolver Navier-Stokes custou aproximadamente US$ 22 milhões em poder computacional
  • 25 ganhadores da Medalha Fields assinaram carta alertando sobre desigualdades causadas por IA na matemática

IA resolveu as equações Navier-Stokes, um dos sete problemas do milênio, em estudo de 166 páginas sem autores identificados. Cientista brasileiro Leonardo de Moura criou a linguagem Lean em 2013, tornando possível máquinas provarem teoremas matemáticos.

Inteligência artificial resolveu um dos problemas do milênio em matemática, mas avanço gera preocupações sobre desigualdade e compreensibilidade. Contribuição brasileira foi fundamental através da linguagem Lean.

A matemática, aquela disciplina que durante séculos se orgulhou de poder ser praticada com nada mais que lápis e papel, está passando por uma transformação que deixa seus maiores nomes simultaneamente fascinados e assustados. Na semana passada, uma conversa com Marcelo Viana, diretor-geral do Instituto de Matemática Pura e Aplicada, trouxe à tona o que está acontecendo: a inteligência artificial acaba de resolver um dos sete problemas do milênio que a comunidade matemática perseguia há décadas.

O feito em questão é impressionante em sua escala. As equações Navier-Stokes, que descrevem como fluidos se comportam, foram resolvidas. O resultado ocupa 166 páginas. Mas há algo perturbador nessa vitória: o estudo não tem autores. No topo, consta apenas "OpenAI". E apesar dessa ausência de nomes humanos, o texto usa o pronome "nós" para descrever as descobertas. Quem é esse "nós"? A questão fica em suspenso, incômoda.

O que torna essa história particularmente brasileira é que nenhuma delas teria sido possível sem o trabalho de um cientista da computação e matemático chamado Leonardo de Moura. Doutor pela PUC do Rio, Moura criou em 2013 uma linguagem de programação chamada Lean. Seu propósito era permitir que computadores descrevessem e provassem problemas matemáticos de forma rigorosa. Parecia um projeto acadêmico entre tantos outros. Mas o Lean se tornou a chave que abriu a porta para tudo isso.

O impacto real do Lean está em suas consequências práticas. Graças a ele, foi possível criar bibliotecas inteiras de resoluções matemáticas traduzidas para linguagem computacional. A maior delas, chamada Mathlib, contém mais de 400 mil declarações matemáticas codificadas. Sem essa infraestrutura, sem essa ponte entre a matemática humana e a linguagem das máquinas, a inteligência artificial simplesmente não teria conseguido operar na fronteira do conhecimento matemático. O Lean deveria estar assinado naquele estudo de 166 páginas.

Mas a chegada da IA na matemática está gerando algo que parece contraditório: maravilhamento e terror ao mesmo tempo. Vinte e cinco ganhadores da Medalha Fields, o prêmio mais prestigioso da matemática, assinaram uma carta com o título "Desalinhamento Severo da IA na Matemática". Entre os signatários está Artur Avila, matemático brasileiro que também ganhou a Medalha Fields. A carta abre com uma acusação direta: a resolução de problemas matemáticos como métrica de sucesso por empresas de IA está acontecendo em detrimento da própria matemática e de sua comunidade.

O custo dessa revolução é material e brutal. Resolver as equações Navier-Stokes custou aproximadamente 22 milhões de dólares em poder computacional, algo em torno de 113 milhões de reais. Isso cria uma barreira que a maioria dos matemáticos do mundo simplesmente não consegue transpor. A matemática, que era democrática no sentido de que qualquer pessoa com talento e dedicação podia contribuir com nada além de papel e caneta, agora exige acesso a infraestrutura de computação que apenas grandes corporações possuem. Isso desarticulada a comunidade matemática, fragmenta o que era um dos empreendimentos mais belos que a humanidade já produziu.

Mas há algo ainda mais radical em jogo. A matemática está se tornando incompreensível para os próprios matemáticos. Um jovem matemático chamado Logan Graves expressou isso de forma crua: o que sobra para a comunidade matemática é converter-se em monges, passando o resto de suas vidas tentando entender o incompreensível. Mesmo gênios serão incapazes de compreender uma única descoberta feita dessa forma. A matemática, que era o reino da compreensão absoluta, está se tornando um território de mistério.

O que está acontecendo na matemática não é isolado. Os próprios matemáticos que assinaram a carta deixam isso claro: esse pandemônio vai se repetir em basicamente todas as áreas de atuação humana. A matemática é apenas o primeiro dominó a cair. O que começou com Leonardo de Moura criando uma linguagem para máquinas provarem teoremas evoluiu para algo que ninguém consegue mais controlar ou até mesmo compreender completamente.

O que sobra para essa comunidade? Converter-se em monges. Passar o resto de suas vidas tentando entender o incompreensível.
— Logan Graves, matemático
A resolução de problemas matemáticos como métrica por empresas de IA ocorre em detrimento da matemática e sua comunidade
— Carta assinada por 25 ganhadores da Medalha Fields
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