OpenAI anuncia possível solução para Problema do Milênio em Navier-Stokes

A OpenAI anunciou na semana passada que um sistema de inteligência artificial pode ter resolvido um dos sete Problemas do Milênio – aqueles desafios matemáticos que a comunidade científica deixou em aberto quando o Clay Mathematics Institute compilou a lista no ano 2000. Se a demonstração passar pelo escrutínio dos matemáticos independentes, será apenas o segundo problema resolvido desde então, e o primeiro cuja solução terá sido encontrada essencialmente por máquinas.

O problema em questão são as equações de Navier-Stokes, conhecidas de qualquer estudante de engenharia. Desde o século XIX, essas equações descrevem com precisão notável o movimento dos fluidos: água em um cano, ar ao redor de uma asa de avião, sangue em uma artéria, correntes atmosféricas. Funcionam extraordinariamente bem. Mas havia uma lacuna fundamental que ninguém conseguia preencher: sob certas condições, essas equações poderiam produzir uma singularidade, um ponto em que a velocidade do fluido cresce sem limite em um tempo finito. Em outras palavras, ninguém sabia se Navier-Stokes poderia explodir.

A resposta que o sistema da OpenAI encontrou foi sim. O modelo construiu uma configuração em que um fluido inicialmente regular desenvolve um vórtice cada vez mais fino e veloz, até que a velocidade diverge. Se a prova estiver correta, isso é suficiente para resolver uma das formulações oficiais do problema. Mas talvez o método seja ainda mais significativo que o resultado em si.

A OpenAI não simplesmente abriu o ChatGPT e pediu para resolver Navier-Stokes. Montou algo mais próximo de um instituto de pesquisa artificial. Cerca de dez mil agentes de IA trabalharam em paralelo, cada um explorando caminhos diferentes, escrevendo código, testando hipóteses e compartilhando resultados. Alguns foram desviados para um problema relacionado – as equações de Euler – e os avanços obtidos ali ajudaram a orientar o esforço principal. Um componente chamado Codex, responsável por tarefas de programação, foi usado para consolidar os resultados mais promissores dos diferentes grupos e redistribuí-los aos demais agentes. Depois de aproximadamente 88 horas, o sistema chegou à demonstração. Foram 2,7 milhões de mensagens trocadas e cerca de 130 bilhões de tokens consumidos nesse esforço.

A OpenAI não revelou o custo total, mas ofereceu uma forma de colocar o número em perspectiva: se esses mesmos 130 bilhões de tokens fossem comprados pelo preço de tabela do novo GPT-6 Astra, custariam aproximadamente 6,5 milhões de dólares. A comparação é apenas ilustrativa, já que o modelo usado na pesquisa é interno e, segundo a própria empresa, significativamente mais avançado que o Astra. A demonstração foi depois formalizada e verificada em Lean, uma linguagem específica para conferir provas matemáticas passo a passo.

Há ressalvas importantes. A prova ainda precisa ser examinada por matemáticos independentes. O Clay Mathematics Institute só reconhece oficialmente uma solução depois de um longo processo de publicação, revisão e aceitação pela comunidade científica. E há uma polêmica paralela que já começou a tomar forma. Os matemáticos Tristan Buckmaster, da NYU, e Levent Alpöge, da Anthropic, trabalhavam em questões próximas e usavam o Codex durante suas pesquisas. Buckmaster levantou a hipótese de que o novo modelo pudesse ter tido acesso às sessões privadas em que ambos desenvolviam seus trabalhos, ou ter sido treinado com esse material. Na internet, a pergunta rapidamente virou acusação: a de que a OpenAI teria usado os registros privados do Codex para chegar à solução. A OpenAI afirma que nem seus pesquisadores nem seus agentes tiveram acesso ao trabalho da dupla antes de sua publicação, e que nenhum dado específico desses usuários foi consultado. A empresa diz apenas não poder descartar que dados anonimizados de uso tenham, em algum momento, contribuído para melhorar seus modelos.

O que torna esse momento particularmente significativo é a mudança de categoria que representa. Até agora, boa parte da discussão sobre inteligência artificial tratava da capacidade das máquinas de reproduzir trabalho intelectual existente: escrever um contrato, programar software, produzir uma imagem, resumir um relatório. Navier-Stokes pertence a outra categoria inteiramente. A resposta não estava pronta em algum livro ou página da internet. Era preciso descobrir algo novo. O prêmio para quem resolver Navier-Stokes é de um milhão de dólares, mas depois desse anúncio, essa parte parece ser a menos interessante da história.