En los últimos años, el avance en inteligencia artificial (IA) ha mostrado un impacto cada vez mayor en el campo de la ciencia y las matemáticas, permitiendo acelerar investigaciones y abrir nuevas perspectivas en áreas complejas y altamente especializadas. Un ejemplo destacado de estos desarrollos es la reciente introducción de GPT‑5.2, el modelo más avanzado hasta la fecha en tareas relacionadas con el trabajo científico y matemático.
Con la llegada de GPT‑5.2, los investigadores están observando mejoras significativas en tareas que requieren razonamiento preciso y lógico, aspectos fundamentales en experimentos, análisis de datos, modelados y simulaciones científicas. Según datos recientes, los modelos GPT‑5.2 Pro y GPT‑5.2 Thinking muestran capacidades superiores en evaluaciones específicas, como el benchmark GPQA Diamond, donde alcanzan porcentajes de acierto superiores al 93%, respuestas a preguntas de física, química y biología planteadas en niveles avanzados. Además, en pruebas de matemáticas de nivel experto, como FrontierMath, estos modelos lograron resolver el 40.3% de los problemas, un avance notable en comparación con versiones anteriores.
Uno de los aspectos más relevantes de GPT‑5.2 radica en su capacidad para realizar razonamientos matemáticos complejos y mantener la coherencia en cadenas largas de pensamiento, habilidades que están estrechamente relacionadas con la inteligencia general artificial (AGI). La relevancia de estos avances no sólo se sitúa en el rendimiento en evaluaciones, sino también en su contribución a descubrimientos científicos reales. Por ejemplo, un estudio reciente destacó cómo GPT‑5.2 Pro ayudó a resolver un problema abierto en la teoría de aprendizaje estadístico, publicado en un artículo titulado «On Learning-Curve Monotonicity for Maximum Likelihood Estimators». Este problema, que trata sobre si, al recopilar más datos, los resultados de un modelo mejoran de manera fiable en un escenario estadístico muy básico, había sido un desafío en el ámbito académico durante varios años.
El método para resolver este problema inédito fue particularmente innovador. En lugar de que el propio modelo desarrollara la demostración paso a paso de forma manual, los investigadores optaron por solicitar directamente a GPT‑5.2 Pro que abordara la cuestión y generara la solución por sí mismo. Posteriormente, la valiosa tarea de verificar y validar la demostración recayó en expertos humanos, quienes confirmaron la corrección y robustez del razonamiento producido por la IA.
Este enfoque pionero sugiere una nueva dirección para el uso de inteligencia artificial en la investigación científica. En disciplinas con fundamentos teóricos sólidos, como la matemática y la informática teórica, los modelos avanzados pueden ser herramientas complementarias para explorar hipótesis, elaborar pruebas y establecer conexiones que requieran un gran esfuerzo manual. Sin embargo, los expertos dejan claro que estos sistemas no sustituyen la crítica y el juicio humano. La verificación, el entendimiento del contexto y la interpretación siguen siendo fundamentales para garantizar la validez y la aplicabilidad de los resultados generados por la IA.
La colaboración entre humanos y máquinas abre la puerta a una práctica investigativa más eficiente y dinámica, en la que los modelos como GPT‑5.2 aceleran las fases iniciales de exploración y desarrollo de teorías, mientras que la responsabilidad, el análisis y la validación final permanecen en manos de los científicos. De esta manera, el uso responsable y cuidadoso de estas tecnologías puede contribuir a un avance paradigmático en la ciencia, sin reemplazar la creatividad, la intuición y la crítica humanas.
El impacto de GPT‑5.2 y resultados similares evidencia un cambio en la forma en que las comunidades científicas afrontan los desafíos teóricos y experimentales. La integración de inteligencia artificial en el trabajo académico puede hacer que ciertas tareas repetitivas o de análisis profundo sean más eficientes, permitiendo a los investigadores centrarse en aspectos más conceptuales y en la formulación de nuevas preguntas. A medida que estas herramientas evolucionan, se espera que su papel sea cada vez más relevante en la resolución de problemas complejos y en la generación de conocimiento, siempre complementado por la experiencia y el juicio de los científicos.
Fuente: OpenAI Noticias
