Un cambio de paradigma en la informática teórica
El profesor Peter Jonsson, de la Universidad de Linköping, se prepara para presentar su investigación en uno de los congresos más destacados de informática teórica en las próximas dos semanas. Sin embargo, ha señalado que gran parte de su trabajo se ha vuelto obsoleto debido a que la inteligencia artificial (IA) ha demostrado que una de las hipótesis fundamentales que lo respaldaba, vigente durante 27 años, es incorrecta.
Refutación de la Hipótesis del Tiempo Exponencial
Recientemente, las empresas OpenAI y Anthropic anunciaron que han refutado la “Hipótesis del Tiempo Exponencial” (ETH). Esta hipótesis ha sido un pilar en la investigación sobre la complejidad y el diseño de algoritmos, ya que sostenía que el esfuerzo necesario para resolver ciertos problemas crece de manera exponencial con el tamaño de estos.
Jonsson anticipa que muchos de sus colegas compartirán una experiencia similar en el Simposio IEEE sobre Fundamentos de la Informática, donde uno de sus coautores presentará su trabajo. «Es probable que los ponentes comiencen sus charlas con: ‘la ETH es falsa, la mitad de mi artículo ya no es válido’», comenta. A pesar de la frustración que esto conlleva, Jonsson destaca que “aprendemos mucho de estas situaciones. Así es como funciona la ciencia”.
La comunidad científica reacciona
Aunque los investigadores aún no han podido verificar de forma independiente las pruebas proporcionadas por la IA, estas han sido publicadas en GitHub en lenguajes accesibles tanto para humanos como para máquinas. OpenAI ha invitado a los informáticos de la Universidad de California en Santa Bárbara, quienes propusieron originalmente la hipótesis, junto con un académico del MIT que ha refutado una de sus versiones, a convocar a otros investigadores para analizar las pruebas. Hasta el momento, se ha creado un formulario de Google para solicitar voluntarios y comentarios, y OpenAI se ha comprometido a financiar una conferencia sobre el tema.
El profesor Daniel Lokshtanov de la UC Santa Bárbara se unirá a esta iniciativa, ya que considera que la confirmación de estos resultados lo dejaría «completamente equivocado» y llevaría a revisar cerca de 50 de sus artículos publicados.
Un momento de descubrimiento y reflexión
“Es como si hubieran lanzado una bomba en medio del campo”, expresa Lokshtanov. “Es increíble y aterrador al mismo tiempo”. Por su parte, Thore Husfeldt, líder del grupo de investigación de algoritmos en la Universidad de Tecnologías de la Información de Copenhague, había estado dedicando el año a investigar un problema específico en su subcampo. “Ahora parece que todo lo que he hecho es irrelevante”, declara. Tras formular una versión de la hipótesis que ahora ha sido refutada, ha comenzado a revisar su trabajo en busca de otros aspectos que podrían haber quedado obsoletos a raíz de este “resultado único en una generación”. No obstante, a diferencia de otros investigadores que han enfrentado demostraciones igualmente disruptivas generadas por IA, Husfeldt se muestra emocionado por las nuevas posibilidades que se abren.
Califica el hallazgo como “fantástico”. “Ser matemático es como caminar en una habitación completamente oscura”, explica. “Es como si alguien hubiera iluminado un subcampo entero con un haz de conocimiento, y ahora podemos explorar rincones que antes eran inaccesibles. Es un momento sumamente emocionante”.
Desafíos emocionales en la investigación
A lo largo de la historia, la ciencia ha evolucionado a través de la formulación y refutación de hipótesis. No es inusual que un investigador sea superado o que su trabajo sea menospreciado por otros grupos. Sin embargo, la rapidez con la que la IA ha acelerado este proceso ha generado inquietud entre los científicos, quienes se cuestionan su relevancia en un mundo donde las máquinas son capaces de superar sus aportaciones.
“Los últimos meses han sido difíciles. Hay un ambiente de pesimismo, ya que cada semana, o cada dos, los resultados anunciados por la IA desmantelan los proyectos de investigación de muchos colegas”, comenta Husfeldt. “Esto es psicológicamente agotador para muchos investigadores”. Su departamento ha contemplado la posibilidad de contratar a un psicólogo laboral debido a que “algunas personas están muy deprimidas y tristes”.
Además, los investigadores se encuentran abrumados por la cantidad de contenido generado por IA, que incluye resultados de baja calidad. En medio de una entrevista, Husfeldt recibe un documento de 17 páginas enviado desde una cuenta de Gmail aleatoria, que sospecha que ha sido generado por IA sobre las consecuencias de la refutación de la ETH. Sin embargo, decide no leerlo: “Leer matemáticas requiere una gran inversión de tiempo cognitivo”, concluye.
