Un modelo de IA resuelve preguntas de la Olimpiada Internacional de Matemáticas (OIM)
La IA ahora no solo puede resolver problemas matemáticos comunes, sino también aprobar la Olimpiada Internacional de Matemáticas (OIM). En una competición de simulación organizada por expertos internacionales en 2025, el modelo AlphaMath de DeepMind obtuvo una puntuación perfecta y ganó una medalla de oro.
Un modelo de IA logra una puntuación perfecta en una olimpiada de simulación matemática
Un nuevo modelo de inteligencia artificial llamado AlphaMath , desarrollado por DeepMind en colaboración con un equipo de investigación de OpenAI, acaba de conseguir una puntuación perfecta en el examen de simulación de la Olimpiada Internacional de Matemáticas (OMI).
Esta no es la primera vez que una IA resuelve un problema complejo, pero sí es la primera vez que un sistema es capaz de ejecutar una cadena lógica de razonamiento de forma tan clara y coherente como lo haría un concursante real para ganar una medalla de oro.
AlphaMath no utiliza técnicas de resolución de problemas al estilo del álgebra de programación, como Wolfram Alpha, ni se basa únicamente en la predicción de la siguiente palabra, como los modelos lingüísticos actuales. En cambio, se basa en una combinación de redes neuronales profundas y lógica simbólica, un enfoque conocido como razonamiento neurosimbólico.
Gracias a esto, AlphaMath puede comprender problemas descritos en lenguaje natural, descomponerlos en pasos lógicos precisos y luego presentar la solución completa como una prueba matemática.
Lo destacable del diseño de AlphaMath es que entrena el modelo no solo con soluciones correctas, sino también con millones de soluciones incorrectas, junto con los pasos para corregir errores. Este proceso ayuda al sistema a aprender a detectar errores lógicos, evaluar la razonabilidad de las suposiciones y ajustar la dirección de la solución en cada paso.
Se trata de un cambio del aprendizaje de "memorizar patrones" al de "pensamiento crítico estructurado", que ayuda al modelo no sólo a resolver correctamente sino también a controlar el proceso de razonamiento como un matemático profesional.
Al ser evaluado con un examen IMO simulado, AlphaMath demostró la capacidad de analizar el problema en sí, restablecer suposiciones, proponer enfoques, criticar sus propias soluciones y, finalmente, presentar la solución en texto con fórmulas, tal como suelen hacerlo los concursantes reales de IMO.
Esta es la primera vez que un sistema de IA no sólo ha encontrado la respuesta , sino que también ha reproducido el proceso de razonamiento de forma tan completa y convincente que puede calificarse como un examen real escrito a mano.
El auge de la IA racional: de la resolución matemática al diseño del conocimiento
El éxito de AlphaMath no solo demuestra las nuevas capacidades de la IA en matemáticas, sino que también amplía la capacidad de las computadoras para acceder a espacios de conocimiento altamente estructurados que antes solo estaban disponibles para los humanos.
Ser capaz de comprender problemas, analizar la lógica, construir pruebas y autorreflexionar sugiere que la IA se está acercando a la capacidad de manipular el conocimiento formal, uno de los grandes desafíos de la inteligencia artificial.
AlphaMath no funciona como una computadora digital tradicional. El modelo comprende el lenguaje natural y lo utiliza para crear estructuras organizadas de razonamiento matemático.
Este es un avance que permitirá a la inteligencia artificial no solo leer y responder, sino también construir sus propios sistemas de pensamiento verificables. Cuando el razonamiento se modele y automatice , la IA no solo ayudará a los humanos a encontrar respuestas, sino que también podrá contribuir a la detección de errores en la programación, la demostración de teoremas, el diseño de microchips o la investigación de la física teórica.
Lo único es que AlphaMath no solo procesa fórmulas matemáticas como entrada, sino que también trabaja directamente con la descripción escrita del problema, como si un estudiante recibiera un examen y empezara a pensar. Esto crea un mayor nivel de interoperabilidad entre la IA y los ámbitos académicos, donde el lenguaje y el razonamiento son herramientas fundamentales, no solo el cálculo puro.
Aunque AlphaMath aún no puede generar nuevos problemas ni descubrir conceptos matemáticos creativos, lo que requiere intuición y experiencia humanas, su puntuación perfecta en el examen simulado de la OMI es una clara señal de que la IA está entrando en una nueva etapa en la que ya no solo responde, sino también razona sistemáticamente.
Y esa es la base para las futuras generaciones de IA especializada, donde la lógica ya no será un privilegio humano.
Fuente: https://tuoitre.vn/ai-giai-de-olympic-toan-quoc-te-the-nao-ma-gianh-huy-chuong-vang-20250725180121618.htm
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