O matemático especialista em IA da Google DeepMind enfrenta problemas ainda não resolvidos e estabelece um novo recorde de referência

A Google DeepMind publicou um artigo intitulado “AI Co-Mathematician: Accelerating Mathematicians with Agentic AI”, que descreve um sistema que vai muito além de um chatbot comum — oferecendo aos pesquisadores um ambiente de trabalho dinâmico onde vários agentes de IA executam fluxos de trabalho paralelos, monitoram incertezas, preservam tentativas malsucedidas, pesquisam a literatura, testam ideias e produzem documentos matemáticos de trabalho. O sistema roda no Gemini 3.1 e é organizado hierarquicamente: um coordenador de projeto no topo, coordenadores de fluxo de trabalho abaixo gerenciando a revisão da literatura, o desenvolvimento da biblioteca e a pesquisa de contraexemplos, com agentes especializados — incluindo um agente de pesquisa, um agente de codificação e o Gemini Deep Think atuando como verificador de provas. O sistema apresenta uma pontuação de 48% no FrontierMath Nível 4 — uma nova pontuação recorde entre todos os sistemas de IA avaliados. O matemático de Oxford Marc Lackenby o utilizou para resolver um problema em aberto do Kourovka Notebook depois que um agente revisor identificou uma falha na primeira tentativa de prova da IA. Os autores são sinceros sobre os modos de falha: o ciclo de revisão entre os agentes pode convergir para argumentos sutilmente falhos — um “viés de agradar ao revisor” — ou entrar em uma espiral de desacordo sem fim entre os agentes.