¿Cómo resolvió la IA los problemas de la Olimpiada Internacional de Matemáticas y ganó una medalla de oro?

Se ha entrenado un modelo de inteligencia artificial para resolver preguntas de la Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO) como un estudiante de matemáticas real. No solo proporciona la respuesta correcta, sino que también escribe la solución paso a paso, como un auténtico medallista de oro.

Un modelo de IA resuelve preguntas de la Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO).

La IA ahora no solo puede resolver problemas matemáticos comunes, sino también superar la Olimpiada Internacional de Matemáticas (OIM). En un examen de simulación organizado por expertos internacionales en 2025, el modelo AlphaMath de DeepMind obtuvo la máxima puntuación y ganó una medalla de oro.

Modelo de IA logra puntuación perfecta en la 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 obtener una puntuación perfecta en el examen de simulación de la Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO).

Esta no es la primera vez que la IA resuelve un problema complejo, pero sí es la primera vez que un sistema ha sido capaz de ejecutar una cadena lógica de razonamiento con la misma claridad y coherencia con la que 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 de lenguaje actuales. En cambio, funciona con 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, incluyendo los pasos para corregir los 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.

Esto supone un cambio desde el aprendizaje basado en la "memorización de patrones" al aprendizaje basado en el "pensamiento crítico estructurado", lo que ayuda al modelo no solo a resolver correctamente, sino también a controlar el proceso de razonamiento como un matemático profesional.

Al ser probado con un examen IMO simulado, AlphaMath demostró la capacidad de analizar el problema en sí, restablecer los supuestos, proponer un enfoque, criticar su propia solución y, finalmente, presentar la solución en texto incorporando fórmulas, de la forma en que suelen hacerlo los participantes reales del IMO.

Es la primera vez que un sistema de IA no solo 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 escrito a mano real.

El auge de la IA de razonamiento: de la resolución de problemas matemáticos 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.

La capacidad de comprender problemas, analizar la lógica, construir pruebas y reflexionar sobre sí misma 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 de razonamiento matemático organizadas.

Este es un avance que permite a la inteligencia artificial no solo leer y responder, sino también construir su propio sistema de pensamiento verificable. Cuando el razonamiento se modela y automatiza , la IA no solo ayudará a los humanos a encontrar respuestas, sino que también podrá contribuir a la detección de errores de programación, la demostración de teoremas, el diseño de microchips o la investigación en física teórica.

Lo singular de AlphaMath es que no solo procesa fórmulas matemáticas como entrada, sino que también trabaja directamente con la descripción escrita del problema, como cuando un estudiante recibe un examen y empieza a pensar. Esto crea una mayor interoperabilidad entre la IA y los campos académicos, donde el lenguaje y el razonamiento son herramientas fundamentales, no solo el cálculo puro.

Aunque AlphaMath todavía no puede generar nuevos problemas ni descubrir conceptos matemáticos creativos, lo que requiere intuición y experiencia humanas, lograr una puntuación perfecta en el examen simulado de la IMO es una clara señal de que la IA está entrando en una nueva etapa en la que ya no solo responde, sino que también sabe razonar sistemáticamente.

Y esa es la base para las futuras generaciones de IA especializada, donde la lógica ya no es un privilegio humano.

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Tuan Vi

Fuente: https://tuoitre.vn/ai-giai-de-olympic-toan-quoc-te-the-nao-ma-gianh-huy-chuong-vang-20250725180121618.htm