No mês passado, a OpenAI anunciou ter produzido uma prova gerada por IA para o problema de Navier-Stokes, uma das questões não resolvidas mais famosas da matemática. Há apenas alguns anos, os grandes modelos de linguagem (LLMs) eram conhecidos por serem ruins em contar. Agora, eles estão enfrentando problemas matemáticos que desafiam seres humanos há décadas, o que levanta questões incisivas sobre o que resta para os matemáticos profissionais.
A mudança também está remodelando as salas de aula. Como os LLMs conseguem fazer a lição de casa de um estudante, professores universitários estão tendo dificuldade em acompanhar o desafio da IA na educação. Está claro que a IA está mudando tanto a forma como a matemática é ensinada quanto a forma como é praticada por profissionais, e os efeitos estão chegando rapidamente.
Neste episódio do Odd Lots, Justin Solomon, vice-decano de educação em engenharia do MIT, apresenta uma introdução sobre como matemáticos puros e aplicados estão respondendo a esses avanços. Ele explica o que é, de fato, o problema de Navier-Stokes e por que a prova da OpenAI é difícil de interpretar até para especialistas.
Solomon também discute o que os filmes erram sobre o trabalho dos matemáticos e como ele está ajustando sua própria abordagem pedagógica na era da IA.
Fonte: Bloomberg Markets · Resumido por HeadlinesBriefing