IA resolve problemas de Erdős e surpreende pesquisadores
Modelos de IA como o recém-lançado GPT-5.2 estão quebrando barreiras ao oferecer soluções completas para conjecturas de alto nível, incluindo desafios clássicos do renomado matemático húngaro Paul Erdős.
GPT-5.2 acelera a resolução de conjecturas
O engenheiro de software Neel Somani decidiu testar a nova versão do ChatGPT com um dos problemas abertos de Erdős. Após 15 minutos de “raciocínio”, o modelo apresentou uma prova que, ao ser revisada com a ferramenta Harmonic, mostrou-se correta e até mais abrangente do que trabalhos anteriores. Desde o Natal de 2025, 15 questões foram oficialmente movidas de “em aberto” para “resolvido” no repositório on-line de problemas de Erdős, e 11 dessas soluções creditam diretamente alguma LLM (Large Language Model).
Terence Tao destaca o potencial das LLMs
O convidado Fields Terence Tao acompanha os avanços em seu GitHub e já identifica oito casos em que a IA chegou a resultados autônomos significativos, além de outros seis com progressos baseados em pesquisas pré-existentes. Em postagem no Mastodon, Tao argumenta que a natureza escalável das LLMs as torna ideais para atacar o “long tail” de problemas aparentemente simples, mas ignorados pela comunidade humana por falta de tempo.
Formalização garante confiança nas provas
Outro impulso vem da formalização de demonstrações — processo demorado que agora conta com assistentes como Lean e Aristóteles, da Harmonic. Para Tudor Achim, fundador da empresa, mais importante do que o número de problemas resolvidos é ver pesquisadores de prestígio adotando essas ferramentas, sinal de que a IA deixou de ser curiosidade e passou a serviço confiável.
Imagem: Getty
O movimento é parte de uma tendência mais ampla: plataformas de formalização e revisão automática reduzem o risco de erros lógicos, permitindo que matemáticos foquem em intuição e estratégia enquanto a IA cuida da verificação. Como aponta relatório recente do The Verge, a colaboração homem-máquina já impacta até mesmo áreas consideradas inalcançáveis para algoritmos poucos anos atrás.
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Crédito da imagem: TechCrunch Fonte: TechCrunch
