Enquanto milhões de pessoas assistiam à final da Copa, a IA trabalhava em um problema que desafiava matemáticos desde 1939. Naquela noite, o matemático Levent Alpöge anunciou que, com a ajuda do Claude Fable 5, havia encontrado um exemplo que refutava a conjectura jacobiana, uma das questões mais antigas da matemática ainda em aberto. PUBLICIDADEO episódio, porém, já começa a parecer menos isolado. Na quarta-feira passada, o GPT-5.6 Pro também produziu um contraexemplo para a conjectura de Dinitz, Garg e Goemans, formulada há quase 30 anos na área de otimização combinatória. Em poucos dias, dois modelos diferentes ajudaram a refutar conjecturas que haviam sobrevivido décadas.Ainda é cedo para chamar esses algoritmos de cientistas independentes, já que foram seres humanos que escolheram os problemas, forneceram o contexto e verificaram os resultados. Mesmo assim, o tipo de problema em que os modelos triunfaram ajuda a explicar por que a ciência nunca mais será a mesma.Leia tambémVocê tem bom gosto? Na era da IA, é isso que vai te diferenciarComo o Brasil pode usar a inteligência artificial para ganhar a Copa de 2030Refutar uma conjectura, como tantos outros desafios científicos, tem uma particularidade importante. Encontrar uma solução pode ser quase impossível, enquanto verificar se ela está correta, depois de apresentada, é relativamente simples. A maior dificuldade ainda está em procurar no lugar certo dentro de um espaço gigantesco de possibilidades.PublicidadeA realidade é que boa parte da ciência funciona assim. Matemáticos buscam provas e contraexemplos, químicos procuram moléculas, biólogos investigam mecanismos celulares e epidemiologistas identificam fatores de risco e tentam predizer doenças. Neste primeiro momento, a grande contribuição da IA será explorar regiões desse espaço que nenhum pesquisador teria tempo, memória ou disposição para avaliar.Essa capacidade de busca em massa também pode transformar o papel da sorte. Muitas descobertas históricas surgiram de acidentes ou tentativas consideradas pouco promissoras. Algoritmos capazes de testar milhares de caminhos simultaneamente podem tornar essa sorte parcialmente sistemática, multiplicando as oportunidades de encontrar resultados inesperados.Em poucos dias, dois modelos diferentes ajudaram a refutar conjecturas que haviam sobrevivido décadas Foto: xiden - stock.adobe.comHá ainda a vantagem de escapar da dependência de trajetórias da ciência. Gerações de pesquisadores aprendem quais ideias são plausíveis ou dignas de investigação e acabam procurando respostas nos mesmos lugares. Uma IA pode insistir por muito tempo em soluções estranhas ou improváveis que um cientista abandonaria cedo demais.O próximo salto acontecerá quando os algoritmos começarem a formular teoremas, conjecturas e hipóteses relevantes por conta própria, sem depender da escolha humana dos problemas. Nesse caso, a execução intelectual ficará cada vez mais barata e aumentará o custo relativo da escolha do problema errado. Entre milhares de perguntas possíveis, o grande desafio dos cientistas será identificar quais merecem ser respondidas primeiro.Ainda estamos no começo, mas a fronteira já se deslocou. A IA passou de ser uma ferramenta que apenas organiza o conhecimento pré-estabelecido para uma tecnologia capaz de ajudar a produzir um conhecimento novo.Publicidade