{"id":115818,"date":"2026-03-12T14:58:00","date_gmt":"2026-03-12T17:58:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.uai.com.br\/uainoticias\/?p=115818"},"modified":"2026-03-12T14:50:33","modified_gmt":"2026-03-12T17:50:33","slug":"o-melhor-matematico-do-mundo-usou-com-sucesso-o-chatgpt-para-resolver-um-problema-ainda-sem-solucao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.uai.com.br\/uainoticias\/2026\/03\/12\/o-melhor-matematico-do-mundo-usou-com-sucesso-o-chatgpt-para-resolver-um-problema-ainda-sem-solucao\/","title":{"rendered":"O melhor matem\u00e1tico do mundo usou com sucesso o ChatGPT para resolver um problema ainda sem solu\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Terence Tao<\/strong>, considerado o maior matem\u00e1tico vivo e vencedor da Medalha Fields, recorreu ao ChatGPT para confirmar uma hip\u00f3tese da teoria dos n\u00fameros que resistia a uma solu\u00e7\u00e3o convencional.<\/p>\n\n\n\n<p>Ao conduzir perguntas precisas \u00e0 intelig\u00eancia artificial, Tao encontrou os par\u00e2metros necess\u00e1rios para construir um contraexemplo e refutar uma conjectura matem\u00e1tica. A comunidade online de entusiastas tamb\u00e9m entrou em a\u00e7\u00e3o e ampliou os resultados.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Terence Tao pediu ajuda ao ChatGPT para refutar uma conjectura matem\u00e1tica<\/h2>\n\n\n\n<p>Tudo come\u00e7ou quando Tao se interessou por uma pergunta publicada no <strong>MathOverflow<\/strong>, uma plataforma de perguntas e respostas voltada para matem\u00e1tica avan\u00e7ada. A conjectura proposta por um usu\u00e1rio at\u00e9 ent\u00e3o desconhecido envolvia o conceito de n\u00fameros abundantes e o m\u00ednimo m\u00faltiplo comum de sequ\u00eancias de n\u00fameros naturais.<\/p>\n\n\n\n<p>O problema pertence a uma classe fascinante de quest\u00f5es que s\u00e3o f\u00e1ceis de formular, mas extremamente dif\u00edceis de resolver. Exemplos cl\u00e1ssicos desse tipo incluem o <strong>\u00daltimo Teorema de Fermat<\/strong> e a Conjectura de Goldbach, ambos famosos por desafiarem gera\u00e7\u00f5es inteiras de matem\u00e1ticos.<\/p>\n\n\n\n<p>Tao j\u00e1 havia realizado uma an\u00e1lise te\u00f3rica pr\u00f3pria e suspeitava que a conjectura estava incorreta. Por\u00e9m, para provar isso de forma rigorosa, ele precisava de par\u00e2metros espec\u00edficos para certas desigualdades. Foi nesse ponto que decidiu recorrer ao ChatGPT, em vez de investir horas em programa\u00e7\u00e3o manual.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Como a intelig\u00eancia artificial respondeu \u00e0s perguntas do matem\u00e1tico?<\/h2>\n\n\n\n<p>Tao n\u00e3o simplesmente jogou o problema para a IA e esperou uma resposta pronta. Ele adotou uma abordagem estrat\u00e9gica, <strong>guiando o ChatGPT passo a passo<\/strong> pela tarefa com perguntas precisas e informa\u00e7\u00f5es complementares. A IA levou exatos 49 segundos para confirmar que os c\u00e1lculos iniciais estavam corretos.<\/p>\n\n\n\n<p>A troca entre Tao e o ChatGPT se transformou em uma conversa estruturada, na qual o matem\u00e1tico reiterava suas hip\u00f3teses e solicitava verifica\u00e7\u00e3o a cada etapa. Essa abordagem met\u00f3dica evitou o problema mais temido no uso de IAs generativas. Dois aspectos se destacaram nessa intera\u00e7\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>O pr\u00f3prio Tao reconheceu que suas perguntas continham <strong>erros matem\u00e1ticos<\/strong>, e o ChatGPT os detectou antes de iniciar a programa\u00e7\u00e3o solicitada.<\/li>\n\n\n\n<li>A IA forneceu os par\u00e2metros necess\u00e1rios e ainda gerou um c\u00f3digo em <strong>Python<\/strong> para verifica\u00e7\u00e3o independente, que Tao revisou pessoalmente antes de executar.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Confira o video do <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/@lexfridman\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Lex Fridman<\/a> Podcast com o Terence Tao:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<div class=\"jeg_video_container jeg_video_content\"><iframe title=\"Terence Tao: Hardest Problems in Mathematics, Physics &amp; the Future of AI | Lex Fridman Podcast #472\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/HUkBz-cdB-k?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/div>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O ChatGPT apresentou alucina\u00e7\u00f5es durante o processo?<\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Alucina\u00e7\u00f5es de IA<\/strong>, aquelas respostas inventadas que parecem corretas mas n\u00e3o s\u00e3o, representam um dos maiores riscos ao usar modelos de linguagem para tarefas t\u00e9cnicas. No entanto, Tao relatou publicamente no Mastodon que n\u00e3o enfrentou nenhum problema desse tipo durante toda a intera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"488\" src=\"https:\/\/www.uai.com.br\/uainoticias\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/convertido-9-1-1024x488.jpg\" alt=\"O melhor matem\u00e1tico do mundo usou com sucesso o ChatGPT para resolver um problema ainda sem solu\u00e7\u00e3o\" class=\"wp-image-115874\" srcset=\"https:\/\/www.uai.com.br\/uainoticias\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/convertido-9-1-1024x488.jpg 1024w, https:\/\/www.uai.com.br\/uainoticias\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/convertido-9-1-300x143.jpg 300w, https:\/\/www.uai.com.br\/uainoticias\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/convertido-9-1-768x366.jpg 768w, https:\/\/www.uai.com.br\/uainoticias\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/convertido-9-1-750x357.jpg 750w, https:\/\/www.uai.com.br\/uainoticias\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/convertido-9-1-1140x543.jpg 1140w, https:\/\/www.uai.com.br\/uainoticias\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/convertido-9-1.jpg 1280w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">O melhor matem\u00e1tico do mundo usou com sucesso o ChatGPT para resolver um problema ainda sem solu\u00e7\u00e3o<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">A comunidade online transformou a descoberta em um projeto colaborativo<\/h2>\n\n\n\n<p>Depois que Tao publicou seus resultados no Mastodon, a <strong>comunidade matem\u00e1tica online<\/strong> se mobilizou de forma espont\u00e2nea. Entusiastas e profissionais come\u00e7aram a buscar novos contraexemplos para a conjectura original, expandindo o trabalho iniciado pelo matem\u00e1tico e pela IA.<\/p>\n\n\n\n<p>O esfor\u00e7o coletivo avan\u00e7ou rapidamente. Primeiro, a comunidade encontrou um contraexemplo m\u00ednimo. Depois, passou a classificar todos os contraexemplos poss\u00edveis e descobriu que existia uma sequ\u00eancia infinita deles. Aten\u00e7\u00e3o: um dos participantes usou uma vers\u00e3o mais avan\u00e7ada do ChatGPT com capacidade de racioc\u00ednio e encontrou o n\u00famero 97 como contraexemplo, por\u00e9m a IA errou ao afirmar que era o menor poss\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Esse caso pode mudar a forma como a matem\u00e1tica \u00e9 pesquisada?<\/h2>\n\n\n\n<p>Tao descreveu a experi\u00eancia como &#8220;bastante agrad\u00e1vel&#8221; e enxerga nela o embri\u00e3o de uma <strong>nova forma de coopera\u00e7\u00e3o cient\u00edfica<\/strong>. Em entrevista ao Washington Post, ele j\u00e1 havia sinalizado que buscava m\u00e9todos modernos para a pesquisa matem\u00e1tica, criticando o fato de que a disciplina ainda opera de forma antiquada em compara\u00e7\u00e3o com outras ci\u00eancias.<\/p>\n\n\n\n<p>A vis\u00e3o de Tao \u00e9 ambiciosa: decompor problemas matem\u00e1ticos complexos em partes menores, que possam ser resolvidas parcialmente com ferramentas de IA e parcialmente como projetos colaborativos abertos, envolvendo at\u00e9 amadores. Esse caso espec\u00edfico, embora n\u00e3o envolva um problema de grande relev\u00e2ncia hist\u00f3rica, serve como modelo do que est\u00e1 por vir:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>A combina\u00e7\u00e3o de <strong>IA e colabora\u00e7\u00e3o comunit\u00e1ria<\/strong> acelerou a resolu\u00e7\u00e3o de um problema que poderia levar semanas no formato tradicional de pesquisa acad\u00eamica.<\/li>\n\n\n\n<li>O epis\u00f3dio demonstra que a <strong>intelig\u00eancia artificial<\/strong> pode ser uma ferramenta poderosa quando guiada por especialistas, e n\u00e3o apenas usada como geradora de respostas autom\u00e1ticas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>\ud83d\udfe2 Gostou das curiosidades? Bora colocar em pr\u00e1tica e compartilhe com algu\u00e9m que vai adorar saber disso!<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Terence Tao, considerado o maior matem\u00e1tico vivo e vencedor da Medalha Fields, recorreu ao ChatGPT para confirmar uma hip\u00f3tese da teoria dos n\u00fameros que resistia a uma solu\u00e7\u00e3o convencional. Ao conduzir perguntas precisas \u00e0 intelig\u00eancia artificial, Tao encontrou os par\u00e2metros necess\u00e1rios para construir um contraexemplo e refutar uma conjectura matem\u00e1tica. 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