En busca del proceso perdido: por qué a los matemáticos no les importan las soluciones

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En busca del proceso perdido: por qué a los matemáticos no les importan las soluciones
Matemáticas, Medalla Fields, Matemática

Referentes de la ciencia advierten que la automatización y los algoritmos amenazan con eclipsar la comprensión humana detrás de los grandes descubrimientos.

Referentes de la ciencia advierten que la automatización y los algoritmos amenazan con eclipsar la comprensión humana detrás de los grandes descubrimientos. Llegó el momento de que los diarios tengan una sección fija para las noticias sobre la inteligencia artificial.

La ingente cantidad de información que se publica día a día ha ascendido a la IA al escalafón de un espejo en el que leernos y comprendernos como humanos. Esta reflectividad motivó a 25 matemáticos ganadores de la medalla Fields a firmar “A Severe Misalignment of AI in Mathematics”, un manifiesto sobre las alarmas que enciende el uso de la IA en su disciplina.

Recientemente, esta herramienta resolvió varios problemas de décadas y siglos de antigüedad, pero lo hizo como si su solución fuera una incógnita molesta o incluso el principal objetivo de los matemáticos. El manifiesto menciona qué se pierde con una herramienta tan resolutiva. Los problemas involucran a personas que intercambian métodos, ideas y conjeturas alrededor de un núcleo muy sólido de valores que trascienden su individualidad.

Se utilizan para formar estudiantes, recuperar críticamente la historia y los fundamentos de la disciplina, son los hitos y los faros que permiten mensurar el avance del pensamiento matemático. El objetivo principal es, entonces, promover y alcanzar conocimiento conceptual. Esto se adquiere con entrenamiento, correcciones y revisiones que redunden en fortalecer la habilidad de resolver y, sobre todo, formular nuevas preguntas. Es decir, lo que importa es el proceso.

Cuestionar la IA nos hace sentir retrógrados y tecnófobos, personas que en otro tiempo habrían criticado la calculadora y, quién sabe, la energía eléctrica. Eso, claro, si asumimos que la IA no es una herramienta cualitativamente diferente. En realidad el cuestionamiento es enunciado por una época que está contra las cuerdas, que se aferra de un hilo a un pasado en el que todo era un poco más inteligible.

Ese “todo” es intencionalmente invocado en su ambigüedad porque refiere a un horizonte de comprensión común a nosotros, uno que nos hacía sentir que conocíamos el funcionamiento de las cosas. . No mucho tiempo atrás, era habitual que alguien desarmara y rearmara artefactos como lavarropas, autos, juguetes, con el único afán de entender cómo funcionaban y, de necesitarlo, saber cómo repararlo.

Hoy sabemos usar nuestros artefactos , pero nada más, nos resignamos a nuestra incomprensión y a la impredecibilidad: la desconexión total entre causas y efectos. El diagnóstico del autor es descorazonador: “la sociedad se ha vuelto una caja negra”. Podemos seguir con nuestras actividades cotidianas, claro, pero algo del orden de lo posible muere antes de nacer.

Desarmar una sociedad, una ley, una tostadora y una canción nos muestra las conexiones ocultas de un mecanismo que se puede imitar, alterar, o hasta abandonar por completo para salir de la repetición. No es casual que el manifiesto de matemáticos incluya entre las disciplinas en riesgo a aquellas que se basan fuertemente en la creatividad.

Si la IA nos entrena en aspirar exclusivamente al resultado, corremos el riesgo de olvidarnos cuál es el auténtico objetivo de lo que hacemos en cualquier disciplina. Nos olvidamos del proceso, ya sea artístico o matemático .

Sin embargo, difícilmente la responsabilidad sea por entero de la IA. Aira hablaba desde un mundo anterior a la masificación de esa herramienta, de manera que esa inteligencia alcanzó una proliferación alarmante en un mundo resignado a la “dichosa impotencia eficaz”. Hoy en día, los carteles digitales y físicos exhiben una homogeneidad estética espantosa, y cualquier texto académico o tarea escolar emula los ítems del ChatGPT y cae en la homogeneidad retórica y repetición de vacío.

La ausencia de singularidades, de rupturas creativas, delata la ausencia de interés sobre el cómo, sobre el proceso. La responsabilidad no es de la IA, sino de quien le da de comer.

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