Dejó trabajando a la IA durante 16 horas y resolvió un problema matemático de hace 20 años

Un residente de neurocirugía logró, con la ayuda de una inteligencia artificial, resolver un problema matemático que llevaba más de dos décadas sin solución. Shanmu Jin, un médico residente en el Hospital Universitario Unión Médica de Pekín, utilizó GPT-5.6 para abordar la famosa conjetura de Crouzeix y, después de 16 de trabajo, la IA encontró la respuesta.

La hazaña comenzó cuando Jin, sin formación avanzada en matemáticas, decidió probar hasta dónde podía llegar una IA si se le concedía tiempo suficiente para pensar y probar ideas. En lugar de pedirle a GPT-5.6 una respuesta inmediata, optó por dejarlo trabajando de manera autónoma.

Durante ese tiempo, el modelo se dedicó a plantear hipótesis, cometer errores, corregirlos y buscar nuevos enfoques, imitando el proceso de un matemático dedicado.

Cuál es el desafío matemático de más de 20 años

La conjetura de Crouzeix ha sido un enigma para los matemáticos desde su propuesta en 2004 por Michel Crouzeix. El problema gira en torno al comportamiento de las matrices, los polinomios y el rango numérico, una zona matemática relevante tanto en teoría como en aplicaciones prácticas como la mecánica cuántica y la informática.

En términos simples, la conjetura postula que, al aplicar ciertas operaciones a una matriz, el resultado no debería superar el doble de un valor específico vinculado a esa matriz. La dificultad no radica en entender la afirmación, sino en demostrar que se cumple en todos los casos posibles.

A lo largo de los años, varios investigadores lograron acercarse al objetivo. Por ejemplo, en 2017, Crouzeix y César Palencia establecieron un límite en 1 + √2 (aproximadamente 2,414), pero alcanzar el valor exacto de 2 siguió siendo una tarea elusiva.

Cómo la IA ayudó a resolver este problema

Para abordar el problema, Jin no recurrió al método tradicional de derivaciones en papel, sino que diseñó un entorno virtual controlado para la IA.

Modificó un “prompt” avanzado, basado en los utilizados por OpenAI en desafíos anteriores, y estableció reglas precisas: desconexión total de internet para evitar influencias externas, generación de múltiples “subagentes” para explorar caminos diversos y un sistema de auditoría competitiva para eliminar rápidamente ideas incorrectas. La IA debía perseverar hasta obtener una demostración completa y robusta.

Durante las 16 horas de funcionamiento continuo, GPT-5.6 ejecutó miles de ciclos de generación, prueba y corrección de hipótesis. Este proceso autónomo, sin intervención humana durante el desarrollo, permitió que la IA explorara estrategias inéditas, alejándose de los caminos ya intentados por matemáticos humanos.

El trabajo de GPT-5.6 no fue simplemente una respuesta superficial. La IA produjo una posible demostración de la conjetura, utilizando una “estrategia de muestreo” que simplificó el problema a una condición de positividad inesperadamente sencilla.

Este enfoque sorprendió a expertos como Alex Townsend y Anne Greenbaum, quienes revisaron el manuscrito y lo calificaron de auténtico y válido tras un análisis detallado.

El propio Michel Crouzeix, creador de la conjetura, examinó la demostración línea por línea y confirmó que el problema había sido resuelto. Así, un enigma que desafió a la comunidad durante 22 años encontró solución gracias a la colaboración entre un médico autodidacta en matemáticas y una IA de última generación.

Apenas ocho días después de publicada la primera solución, los matemáticos Emiel Lorist y Felix Schwenninger presentaron una segunda demostración independiente, de solo cinco páginas, empleando métodos distintos y más cercanos a las herramientas tradicionales de la disciplina. Curiosamente, ellos también reconocieron haber utilizado GPT-5.6 como apoyo para explorar estrategias de demostración.

La revolución que supone este caso va más allá de la mera resolución de un problema matemático. Marca un hito en la colaboración entre humanos y la IA, abriendo nuevas vías para abordar desafíos científicos de alta complejidad desde perspectivas nunca antes exploradas.