Terrence Tao vuelve para hablar de cómo la inteligencia artificial puede transformar la investigación científica y, en especial, las matemáticas. Explica por qué cofundó SAIR y qué objetivos persigue esta iniciativa: integrar nuevas herramientas en los flujos de trabajo de la ciencia de forma útil y responsable. También comenta el gran problema actual de estos sistemas —su falta de fiabilidad— y por qué las matemáticas tienen una ventaja: la posibilidad de verificar resultados con demostraciones formales y asistentes de prueba.
A lo largo de la conversación se habla de los hitos que aún faltan: creatividad que no dependa de la literatura previa, aprendizaje continuo realmente estable, y una colaboración más integrada, no solo “abrir un chat cuando te atascas”. Además, reflexionan sobre por qué la investigación no va de respuestas inmediatas, cómo los modelos pueden “cumplir objetivos” de manera demasiado literal, y qué malentendidos suele tener el público sobre el uso de la inteligencia artificial en ciencia.
El Hostión que Viene
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