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    Una startup dice que una IA inédita de Anthropic resolvió un problema cuántico abierto desde 2008

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    Una startup dice que una IA inédita de Anthropic resolvió un problema cuántico abierto desde 2008

    Physical Superintelligence (PSI), una startup de investigación en física, afirmó que un modelo de IA de Anthropic aún no público ayudó a demostrar la conjetura de Aaronson-Ambainis, un problema de computación cuántica abierto desde 2008. Lo anunció el 6 de noviembre y dice que un programa verificó la prueba paso a paso.

    La conjetura, planteada por los científicos Scott Aaronson y Andris Ambainis, trata de cuándo una computadora cuántica puede ser exponencialmente más rápida que una común. La pregunta se refiere a datos aleatorios, que casi nunca tienen el patrón oculto que esas máquinas aprovechan. Si la conjetura es cierta, en esos casos la ventaja cuántica nunca es exponencial.

    Según PSI, la prueba salió de un sistema de investigación creado dentro de la empresa y ejecutado en su propia infraestructura. Allí corrieron “instancias de un modelo no público de Anthropic”, que la empresa no identifica. El sistema tuvo la demostración completa durante el tercer día de ejecución, según el texto de PSI.

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    El programa que la aceptó se llama Lean, un asistente de demostraciones que comprueba cada paso de un razonamiento matemático. PSI dice que después puso el sistema a trabajar en problemas relacionados y que mejoró el resultado dos veces y que Lean aceptó la versión final.

    Qué está verificado y qué no

    La empresa publicó en GitHub el artículo y el código de la verificación. Según el archivo explicativo del repositorio, los cuatro teoremas finales se comprobaron sin huecos ni supuestos añadidos, y dos implementaciones independientes de Lean repitieron el chequeo. Cualquiera puede ejecutar esas pruebas.

    El mismo documento reconoce límites. Corresponde a un lector humano confirmar que el enunciado escrito en Lean equivale a la conjetura tal como la publicaron Aaronson y Ambainis. El artículo en sí no fue verificado por una máquina, y uno de los teoremas depende de un resultado de otros autores que no se formalizó.

    Tampoco hay revisión por pares, el control de otros especialistas que exigen las revistas científicas. El análisis de explainx.ai, un blog sobre IA, indica que no encontró una valoración pública de Aaronson ni de Ambainis. PSI cita comentarios de otros investigadores, pero no de los autores de la conjetura.

    Una prueba escrita por IA y firmada por una persona

    El repositorio detalla que los enunciados matemáticos, el primer borrador del artículo y la formalización en Lean “fueron producidos por modelos de IA”. David Turturean, de PSI, desarrolló el sistema con el que se corrió el modelo, revisó el artículo y figura como responsable de que sea correcto.

    PSI cita a cuatro investigadores de la Universidad de Stanford: Guy Blanc, Jordan Docter, Carmen Strassle y Li-Yang Tan. Según la empresa, leyeron la nueva prueba y la calificaron como “un resultado enorme”. Esos comentarios se conocen por PSI y no por una publicación de los propios autores.

    En agosto de 2026, esos mismos cuatro investigadores habían demostrado la predicción de la conjetura en un caso especial: los algoritmos cuánticos que consultan sus datos en un número fijo de rondas en paralelo no logran una ventaja exponencial con entradas aleatorias. La prueba de PSI apunta al caso general.

    El anuncio llega después de otra publicación de Anthropic. El 16 de octubre, la empresa informó de que su modelo Claude diseñó, casi sin ayuda humana, circuitos cuánticos que mejoran los mejores publicados y que en algunos casos reducen los recursos necesarios en un orden de magnitud o más.

    En esa investigación, Anthropic precisó que una de las mejoras volvió unas 12 veces más barato el paso más costoso de un algoritmo de optimización. Otro diseño, un cálculo de curvas elípticas, salió de una sola ejecución de 53 horas.

    PSI publicó el artículo, el código y los archivos de Lean con licencia Apache 2.0, de modo que otros especialistas puedan comprobar el enunciado y la demostración.

    Fuente: Infobae — Tecnología — ver publicación original.

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