Mientras España ganaba el Mundial, una IA resolvió una conjetura matemática de hace 87 años

Una de las conjeturas más famosas de las matemáticas modernas podría haber caído durante la final del Mundial. El matemático Levent Alpöge publicó un contraejemplo explícito a la conjetura jacobiana, un problema planteado en 1939 que había resistido durante 87 años.

Lo sorprendente no es únicamente la brevedad del resultado, que cabía en una publicación de apenas 216 caracteres.

Alpöge atribuyó una parte esencial del hallazgo a Fable 5, un modelo de inteligencia artificial de Anthropic que habría trabajado en el problema mientras España y Argentina disputaban la final. La fórmula ya ha sido comprobada de forma independiente a nivel algebraico, aunque todavía se espera una explicación académica completa sobre cómo fue encontrada.

Una publicación breve derriba un problema de 87 años

Mientras millones de personas seguían la final del Mundial, Levent Alpöge publicó en X un mensaje aparentemente informal: «la conjetura jacobiana es falsa». A continuación incluyó una aplicación polinómica de tres variables y agradeció la ayuda de un amigo llamado Akhil y de otro colaborador al que identificó como “Fable”.

La publicación ocupaba poco más de dos centenares de caracteres, pero contenía toda la información básica necesaria para comprobar el resultado. La fórmula presenta un determinante jacobiano constante y distinto de cero, aunque envía tres puntos diferentes exactamente al mismo resultado.

Eso basta para mostrar que la aplicación no es inyectiva y, por tanto, que no puede tener una inversa polinómica global. No hacía falta construir una teoría gigantesca ni redactar cientos de páginas: un único caso válido era suficiente para derribar la afirmación general.

El anuncio se propagó rápidamente entre matemáticos, especialistas en inteligencia artificial y desarrolladores. Aunque todavía falta un artículo formal con la historia completa del descubrimiento, la parte puramente algebraica del contraejemplo resulta relativamente sencilla de verificar.

hello there the jacobian conjecture is false thanx to my close friend akhil for asking about it and my other close friend fable for working during the world cup final

((1+xy)^3 z + y^2 (1+xy) (4+3xy), y + 3 x (1+xy)^2 z + 3 x y^2 (4+3xy), 2 x – 3 x^2 y – x^3 z): \C^3\to \C^3,…

— levent (@__alpoge__) July 20, 2026

Qué afirmaba exactamente la conjetura jacobiana

La conjetura jacobiana fue formulada por Ott-Heinrich Keller en 1939. En términos simplificados, estudia aplicaciones polinómicas que transforman puntos de un espacio complejo de varias dimensiones en otros puntos del mismo espacio.

La condición esencial se refiere al determinante de la matriz jacobiana, que reúne las derivadas parciales de las funciones implicadas. La conjetura sostenía que, cuando ese determinante es una constante distinta de cero, la transformación debe poseer una inversa que también sea polinómica.

La intuición era que una transformación localmente regular, sin zonas aplastadas o degeneradas, debería poder deshacerse de forma global mediante otra colección de polinomios. La afirmación parecía razonable, pero demostrarla había resultado extraordinariamente difícil.

El problema llegó a convertirse en uno de los grandes desafíos del álgebra y la geometría algebraica. Stephen Smale lo incluyó en su conocida lista de problemas matemáticos para el siglo XXI, lo que reforzó todavía más su prestigio y dificultad.

Un contraejemplo basta para destruir toda la conjetura

Para demostrar que una afirmación universal es cierta, es necesario justificar que se cumple en todos los casos posibles. Para demostrar que es falsa, en cambio, basta con encontrar una sola excepción válida.

Alpöge y Fable siguieron precisamente ese segundo camino. No intentaron construir una demostración general de que la conjetura era correcta, sino localizar una transformación que cumpliera la condición del determinante y aun así no pudiera invertirse.

El mapa encontrado opera sobre el espacio complejo de tres dimensiones. Sus tres componentes son polinomios en las variables x, y y z, y el determinante de su jacobiano es siempre −2, independientemente del punto en el que se calcule.

Sin embargo, tres puntos distintos terminan convertidos en el mismo punto. Esa colisión demuestra que la transformación no puede deshacerse de manera única y refuta directamente la conjetura en dimensión tres.

La fórmula que ha puesto patas arriba las matemáticas

El contraejemplo anunciado está formado por una aplicación F=(P,Q,R) desde ℂ³ hasta ℂ³. Sus componentes utilizan combinaciones de términos como (1+xy), potencias cúbicas y productos con la tercera variable.

El primer componente es P=(1+xy)³z+y²(1+xy)(4+3xy). El segundo es Q=y+3x(1+xy)²z+3xy²(4+3xy), mientras que el tercero es R=2x−3x²y−x³z.

Al calcular el determinante jacobiano de estas tres funciones, el resultado se simplifica exactamente a −2. No depende de x, y o z, por lo que satisface la condición central de la conjetura.

La expresión puede parecer intimidante, pero no es especialmente larga para los estándares de la investigación matemática. La dificultad no estaba tanto en comprobarla como en encontrarla dentro del inmenso universo de aplicaciones polinómicas posibles.

Tres puntos diferentes producen exactamente el mismo resultado

La segunda parte de la comprobación consiste en evaluar la aplicación sobre varios puntos concretos. Alpöge indicó tres entradas distintas que permiten observar directamente la falta de inyectividad.

Los puntos son (0,0,−1/4), (1,−3/2,13/2) y (−1,3/2,13/2). Al sustituir cualquiera de ellos en los tres polinomios, todos producen la misma salida: (−1/4,0,0).

Una función invertible no puede enviar varias entradas distintas al mismo destino. Si conociéramos únicamente la salida, sería imposible determinar cuál de esos tres puntos fue utilizado originalmente.

La existencia de esta colisión destruye la posibilidad de una inversa global. La combinación de un jacobiano constante y la falta de inyectividad es precisamente lo que convierte la fórmula en un contraejemplo.

La conjetura cae en tres dimensiones y también en las superiores

El resultado se ha construido en ℂ³, es decir, dentro de un espacio complejo de tres dimensiones. Esto no significa que su impacto quede limitado únicamente a ese escenario.

El contraejemplo puede extenderse a dimensiones mayores añadiendo coordenadas que permanezcan sin cambios. Al incorporar componentes identidad, la misma obstrucción se conserva para cualquier dimensión igual o superior a tres.

La dimensión dos continúa teniendo particularidades propias y no queda resuelta automáticamente por esta construcción. Sin embargo, la formulación general de la conjetura jacobiana sí resulta falsa.

Este matiz es importante porque distintos casos y versiones del problema pueden seguir dando lugar a investigaciones valiosas. La caída de la afirmación general no implica que todas las preguntas relacionadas hayan desaparecido.

Fable 5 habría realizado la búsqueda más difícil

Alpöge atribuyó el trabajo a “Fable”, una referencia que distintos investigadores y medios han relacionado con Fable 5, un modelo avanzado de Anthropic. El matemático no ha publicado todavía el historial completo de la interacción ni los mensajes empleados.

El modelo no se habría limitado a comprobar una fórmula previamente conocida. La parte realmente notable consiste en encontrar una estructura tan específica dentro de un espacio de búsqueda prácticamente inabarcable para una revisión manual.

Los ordenadores llevan décadas ayudando a realizar cálculos simbólicos, pero aquí el papel atribuido a la IA parece más cercano al de un colaborador que propone construcciones, prueba variaciones y persigue patrones prometedores.

Aun así, será necesario esperar al relato técnico completo antes de determinar qué parte del razonamiento procedió del modelo, qué ideas fueron aportadas por Alpöge y cómo se organizó exactamente la búsqueda.

No fue simplemente escribir una pregunta en un chatbot

La espectacularidad del resultado puede llevar a imaginar que bastó con pedir a la IA que resolviera la conjetura. Los matemáticos que han comentado el caso advierten de que una búsqueda de este tipo necesita orientación y conocimiento especializado.

Una petición genérica probablemente produciría intentos fallidos, afirmaciones sin justificar o fórmulas que no cumplen las condiciones. Seleccionar la estrategia adecuada, restringir el espacio de búsqueda y reconocer una estructura útil sigue exigiendo una aportación matemática significativa.

La inteligencia artificial puede explorar combinaciones con una velocidad imposible para una persona, pero necesita trabajar dentro de una representación y unas restricciones razonables. El modo en que se formula el problema puede resultar tan importante como la potencia del modelo.

Por ese motivo, conocer los prompts, las iteraciones y las decisiones intermedias permitirá evaluar mejor el alcance real del logro. El resultado parece sólido, pero su proceso de descubrimiento continúa siendo en gran medida desconocido.

Encontrarlo era difícil, pero comprobarlo resulta asequible

Algunos avances matemáticos requieren años para ser revisados porque dependen de argumentos extremadamente largos y especializados. Este caso tiene una ventaja: la afirmación central puede comprobarse mediante cálculos algebraicos concretos.

Es posible derivar los tres polinomios, construir la matriz jacobiana y confirmar que su determinante vale −2. También basta con sustituir los tres puntos indicados para verificar que todos terminan en la misma imagen.

Un sistema de álgebra computacional puede completar estas operaciones de manera inmediata. Un matemático también podría comprobarlas a mano, aunque el desarrollo del determinante requeriría bastante más paciencia.

Esta facilidad de verificación explica por qué la reacción fue tan rápida. La comunidad no tenía que confiar ciegamente en una caja negra: podía examinar directamente el objeto producido por la IA.

La reacción de los matemáticos mezcló entusiasmo y cautela

La noticia provocó una oleada de mensajes entre investigadores. Timothy Gowers, ganador de la Medalla Fields, destacó que se trataba de un problema ajeno a su especialidad pero suficientemente conocido como para comprender inmediatamente su importancia.

Otros matemáticos expresaron incredulidad, sorpresa y entusiasmo ante la brevedad del anuncio. El contraste entre un problema abierto durante 87 años y una fórmula publicada de manera casual durante un partido de fútbol contribuyó a amplificar la reacción.

Sin embargo, el entusiasmo no equivale a una aceptación académica definitiva. La publicación inicial no es un artículo revisado por pares y todavía falta una exposición detallada de la construcción.

La comprobación elemental del contraejemplo proporciona una base mucho más fuerte que una simple afirmación en redes sociales. Aun así, el proceso científico exige documentar el resultado, su contexto y las posibles implicaciones con mayor rigor.

Un contraejemplo no ofrece lo mismo que una gran demostración

No todos los especialistas consideran que el descubrimiento represente una revolución conceptual. Andrew Blumberg, matemático de la Universidad de Columbia, señaló que este tipo de búsqueda encaja precisamente con las fortalezas esperadas de la inteligencia artificial.

Una demostración profunda suele explicar por qué una estructura funciona y establecer conexiones reutilizables con otras áreas. Un contraejemplo puede terminar una discusión sin revelar necesariamente la razón conceptual por la que la intuición original estaba equivocada.

Desde este punto de vista, el modelo habría sido extraordinariamente eficaz buscando una aguja dentro de un pajar gigantesco. Eso tiene un enorme valor, pero no es exactamente lo mismo que crear una nueva teoría matemática.

La verdadera prueba será comprobar si la IA puede ayudar a convertir la fórmula en comprensión: identificar el mecanismo geométrico que provoca la colisión y extraer principios aplicables a otros problemas.

La búsqueda exhaustiva es una fortaleza natural para la IA

Las personas son muy buenas reconociendo significado, creando abstracciones y estableciendo analogías. Las máquinas, en cambio, pueden recorrer enormes cantidades de alternativas sin cansarse y descartar rápidamente aquellas que incumplen una condición.

La búsqueda de aplicaciones polinómicas reúne precisamente esas características. Existen innumerables combinaciones posibles, pero cada candidata puede someterse a comprobaciones algebraicas muy claras.

Un sistema avanzado puede proponer estructuras, calcular determinantes, buscar colisiones y utilizar los resultados para modificar su siguiente intento. La repetición de este ciclo abre posibilidades que serían prohibitivas mediante trabajo manual.

Esto no convierte el proceso en fuerza bruta pura. Explorar todas las fórmulas posibles seguiría siendo imposible, por lo que el modelo necesita heurísticas capaces de conducirlo hacia regiones especialmente prometedoras.

OpenAI afirma haber llegado a una solución casi idéntica

Aaron Lou, investigador de OpenAI, explicó que una versión interna de Codex intentó resolver el mismo problema sin utilizar búsquedas en Internet. Según su relato, el modelo encontró esencialmente el mismo contraejemplo.

La coincidencia resulta especialmente interesante porque apunta a una estructura que varios sistemas pueden descubrir de forma independiente. No estaríamos ante una respuesta memorizada, sino ante una construcción a la que diferentes modelos llegan mediante razonamiento y búsqueda.

Lou compartió también una explicación de la estrategia empleada por el sistema. Aunque este segundo resultado tampoco sustituye una publicación académica, refuerza la verificabilidad y reproducibilidad de la construcción inicial.

La competencia entre laboratorios podría acelerar este tipo de descubrimientos. Cuando aparece un resultado llamativo, otros modelos pueden intentar reproducirlo, simplificarlo o encontrar familias más generales.

GPT-5.6 ya habría ampliado el ejemplo a una familia infinita

El desarrollador Alexis Gallagher publicó posteriormente una explicación del contraejemplo y estudió su estructura con ayuda de modelos de inteligencia artificial. Su análisis propone extender la construcción más allá del caso original.

El trabajo describe posibles contraejemplos con distintos tamaños genéricos de fibra, incluyendo una familia para valores enteros iguales o superiores a tres. La idea es que el hallazgo inicial no sea una anomalía aislada, sino parte de un mecanismo algebraico mucho más amplio.

Este desarrollo debe distinguirse del contraejemplo básico, cuya verificación es directa. Las generalizaciones adicionales necesitan revisión y un estudio más profundo antes de considerarse resultados establecidos.

Aun así, muestran la velocidad con la que una fórmula publicada en una red social puede convertirse en punto de partida para nuevas investigaciones asistidas por IA.

El caso recuerda que verificar y descubrir son tareas diferentes

La historia de las matemáticas contiene numerosos resultados fáciles de comprobar una vez encontrados, pero extremadamente difíciles de descubrir. Los números primos gigantes y algunas soluciones combinatorias son ejemplos claros de esta asimetría.

El contraejemplo jacobiano pertenece a esa categoría. Cualquiera con las herramientas adecuadas puede verificar las identidades, pero nadie había encontrado antes esa combinación concreta de polinomios.

La inteligencia artificial puede tener un impacto especialmente rápido en problemas con esta estructura. Cuando existe una prueba objetiva y automatizable para cada candidato, los modelos pueden recibir retroalimentación inmediata.

En problemas donde la corrección depende de argumentos conceptuales largos o de definiciones ambiguas, el progreso puede ser mucho más complicado. La facilidad de evaluación es una pieza fundamental del éxito.

La conjetura tenía una historia llena de intentos fallidos

Durante décadas aparecieron numerosas supuestas demostraciones de la conjetura jacobiana. Muchas parecían convincentes inicialmente, pero terminaron conteniendo errores sutiles o pasos no justificados.

El problema adquirió fama de atraer pruebas incorrectas. Su formulación parece sencilla y plausible, pero las dificultades globales que esconde son mucho mayores de lo que su enunciado sugiere.

Yitang Zhang, conocido posteriormente por sus avances sobre las distancias entre números primos, trabajó durante años en cuestiones relacionadas con la conjetura durante su etapa doctoral.

Que un modelo de inteligencia artificial haya contribuido a resolver de forma tan concisa un problema con semejante historia añade una dimensión casi poética al descubrimiento.

La inteligencia artificial empieza a entrar en las matemáticas de investigación

Hasta hace poco, las mejores demostraciones de IA matemática se concentraban en olimpiadas, ejercicios universitarios o problemas creados con soluciones conocidas. Estos entornos permiten medir el progreso, pero no equivalen a investigación abierta.

El resultado de Alpöge apunta a una etapa distinta. La IA habría ayudado a producir conocimiento matemático nuevo sobre un problema reconocido y todavía no resuelto por la comunidad.

Otros sistemas ya han intervenido en la búsqueda de contraejemplos, identidades y construcciones dentro de geometría, combinatoria y teoría de números. El salto está en la relevancia histórica del problema abordado.

En Teknófilo hemos seguido cómo los modelos de inteligencia artificial avanzan en programación y ciencia. La matemática pura podría convertirse ahora en uno de los campos donde esas capacidades resulten más visibles.

La colaboración humana sigue siendo una parte esencial

Presentar el resultado como una victoria exclusiva de la máquina puede ocultar el papel de Alpöge y de los matemáticos que formularon la estrategia. Una IA no elige espontáneamente investigar un problema histórico ni decide qué resultados merecen atención.

La aportación humana incluye plantear la pregunta, orientar la búsqueda, interpretar las propuestas y reconocer que una construcción concreta puede tener importancia. El modelo amplía enormemente la capacidad de exploración, pero trabaja dentro de un proceso diseñado y evaluado por personas.

También corresponde a los investigadores convertir la salida en conocimiento comunicable. Una fórmula puede ser correcta sin explicar por qué funciona ni qué consecuencias más amplias posee.

El modelo más productivo podría no ser el de sustituir a los matemáticos, sino ofrecerles un colaborador capaz de realizar búsquedas, comprobaciones y experimentos a una escala hasta ahora inaccesible.

El siguiente paso será explicar por qué funciona

Alpöge ha adelantado que prepara una exposición más completa. Ese documento debería aclarar la procedencia del contraejemplo, el papel concreto de Fable 5 y la estructura matemática que hay detrás.

El propio investigador ha sugerido que, al desmontar el ejemplo, podría aparecer un resultado positivo escondido. Aunque la conjetura general sea falsa, es posible identificar condiciones adicionales bajo las cuales una versión corregida sí resulte válida.

Así avanzan con frecuencia las matemáticas. Una afirmación demasiado amplia fracasa, pero el análisis de su fallo conduce a una formulación más precisa y reveladora.

La explicación conceptual podría terminar siendo más valiosa que el acto inicial de refutación. Comprender el mecanismo permitiría conectar el resultado con otras áreas y plantear preguntas nuevas.

Las máquinas ya están proponiendo qué investigar después

Tras la publicación del contraejemplo, otros desarrolladores y modelos comenzaron a buscar generalizaciones. Algunos intentaron construir familias infinitas, mientras que otros propusieron nuevas conjeturas capaces de reemplazar a la anterior.

Este ritmo modifica la dinámica tradicional de la investigación. Un resultado puede ser comprobado, ampliado y reinterpretado por múltiples sistemas en cuestión de horas.

La velocidad también crea riesgos. Las propuestas adicionales pueden contener errores y la abundancia de resultados generados puede superar la capacidad humana de revisión.

Será necesario desarrollar herramientas para priorizar hallazgos, verificar demostraciones y distinguir entre patrones interesantes y simples coincidencias algebraicas.

Fable no recuerda haber participado en el descubrimiento

Una de las anécdotas más llamativas apareció cuando un usuario mostró el contraejemplo a otra conversación con el mismo tipo de modelo. La IA reconoció que el “Fable” mencionado probablemente pertenecía a su propia familia.

Sin embargo, el sistema señaló que se trataba de otra ejecución, en otro ordenador y dentro de una conversación a la que no tenía acceso. El modelo podía ser técnicamente el mismo, pero no conservaba memoria personal del descubrimiento.

El episodio ilustra lo extraño que puede resultar atribuir autoría a sistemas desplegados en miles de sesiones independientes. No existe necesariamente una continuidad autobiográfica entre dos instancias del mismo modelo.

Esta cuestión será cada vez más importante a medida que las IA participen en artículos, patentes y descubrimientos científicos. La comunidad tendrá que decidir cómo reconocer su contribución sin tratarlas automáticamente como autores humanos.

Un resultado impresionante que todavía exige prudencia

La fórmula publicada cumple las dos comprobaciones esenciales: mantiene un determinante jacobiano constante y produce la misma salida para varios puntos distintos. En ese sentido, el núcleo matemático del resultado parece sólido.

La prudencia se refiere principalmente a su contexto y autoría. Todavía no existe una exposición completa que permita reconstruir el proceso, medir la autonomía del modelo y conocer qué intervenciones humanas fueron necesarias.

También conviene evitar la conclusión de que la inteligencia artificial puede resolver ya cualquier gran problema matemático. Este caso presenta una estructura especialmente favorable para la búsqueda computacional y la comprobación automática.

Aun con esas reservas, encontrar un contraejemplo para una conjetura de 87 años constituye un hito notable. La historia muestra una capacidad real de los modelos que va mucho más allá de responder preguntas escolares.

El hallazgo podría cambiar la manera de hacer matemáticas

El impacto más profundo quizá no esté en la caída de una conjetura concreta, sino en el método empleado. Los investigadores pueden comenzar a tratar los modelos avanzados como laboratorios capaces de experimentar con objetos matemáticos.

Una persona propone restricciones, intuiciones o familias de candidatos. La IA explora miles de variantes, comprueba propiedades y devuelve aquellas que presentan comportamientos inesperados.

Después, el matemático intenta comprender el resultado, simplificarlo y convertirlo en teoría. Este ciclo mezcla la creatividad humana con una capacidad de exploración automatizada de enorme escala.

Las herramientas no eliminan la necesidad de rigor. Al contrario, cuanto más contenido produzcan, más importantes serán los sistemas formales de verificación y la evaluación de especialistas.

La IA rompe una regla antigua y ya busca la siguiente

La conjetura jacobiana sobrevivió a generaciones de matemáticos porque parecía intuitivamente correcta y porque el espacio de posibles excepciones era inmenso. Fable 5 ayudó a localizar una estructura que nadie había conseguido encontrar.

La imagen de una IA trabajando mientras se disputaba una final del Mundial resume bien la nueva era. Mientras la atención humana estaba en otro lugar, una máquina podía continuar explorando combinaciones algebraicas sin descanso.

Eso no significa que las matemáticas hayan terminado ni que las máquinas vayan a sustituir a sus investigadores. El contraejemplo responde una pregunta, pero abre muchas otras sobre su estructura, sus generalizaciones y sus consecuencias.

La vieja regla ha caído. Ahora comienza una etapa posiblemente más interesante: comprender por qué era falsa y descubrir qué afirmación debería ocupar su lugar.

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