Una de las mayores proezas ha sido hecha por tres personas estudiosas, una en particular que destaca por su longeva edad, que en lugar de estar disfrutando de una jubilación, impulsó el cierre de un problema que marcó su carrera. En los años 30 se planteó una pregunta sobre la forma de traducir trenzar matemáticas en números. Este se convirtió en un reto absoluto que llevaba casi un siglo, atrayendo a varios expertos y que por muchas generaciones no resolvieron. El problema fue sometido a la IA y tampoco pudo encontrar la respuesta.
¿A qué se refiere esta trenza matemática? Se imagina como varios hilos que se cruzan de muchas maneras. Werner Burau indicó un método para transformarlo en matrices, tablas de números como si fueran una hoja de cálculo. El problema era sobre si la transición conservaba la información tal cual o si dos trenzas diferentes podían terminar representadas por una sola matriz. Al mantener una representación única, el método es fiel y, si lo pierde, deja de serlo. La investigación fue publicada en Scientific American.
La intuición humana resolvió el problema de las trenzas matemáticas
Décadas atrás se aseguraba que podía funcionar con una, dos y hasta tres hebras; podía fallar a partir de cinco o más. El caso sin respuesta era en cuatro hebras, el que se popularizó con la matemática Joan Birman en los años 70, la misma persona que resolvió años después dicha incógnita. El detalle que terminó resolviéndolo todo fue algo tan manual como un tejido, el mismo que aprendió con su abuela cuando era niña. Los cruces de los hilos esconden un mundo matemático que ocupó gran parte de su vida.
Junto a sus colegas Tara Brendle y Vasudha Bharathram, esta última propuso invertir la pregunta. No podía existir porque la representación sí conservaba la información; hubo un cambio de enfoque para regresar a las ideas anteriores y tener una demostración válida. Se dejó de buscar el fallo y se aceptó que nunca estuvo allí. El nuevo trabajo pudo demostrar que la representación es fiel para las cuatro hebras. Esto demuestra que no importa qué inteligencia artificial se emplee para un fin; la respuesta puede ser tan simple como que haga falta solo una idea humana a la pieza restante.