Alunos que venceram onde seus professores perderam: nasce uma nova definição de brilhantismo

Em julho de 2025, em uma sala de exames australiana, enquanto o relógio corre incansavelmente, centenas de adolescentes tentam resolver alguns dos problemas mais difíceis e desafiadores da matemática. Eles não têm acesso a calculadoras nem à internet. Apenas papel, lápis e sua engenhosidade. O extraordinário deste ano não foi apenas o talento humano reunido na Olimpíada Internacional de Matemática (IMO), mas o fato de que, pela primeira vez, a inteligência artificial alcançou algo impensável há apenas um ano. E enquanto as máquinas brilharam como nunca antes... os humanos venceram, pelo menos por enquanto.

Outra questão que essa história levanta é se, à medida que a IA se torna uma presença cada vez mais poderosa no meio acadêmico, surge uma pergunta inevitável: o que significa ser brilhante em uma era em que a IA pode resolver quase tudo?

A IMO não é uma competição comum. Ao longo de dois dias, os alunos enfrentam seis problemas que exigem não apenas lógica e técnica, mas também criatividade e intuição matemática. As questões, que variam de álgebra a teoria dos números, são elaboradas para serem únicas. Se se assemelharem a algo já resolvido em qualquer lugar do mundo, são descartadas.

Este ano, os participantes incluíram alguns dos jovens mais brilhantes do planeta, e os convidados incluíram as principais empresas de tecnologia, com destaque para o modelo de IA Gemini Deep Think, do Google DeepMind. Essa IA foi avaliada usando os mesmos critérios e tempo que os humanos: quatro horas e meia por prova, sem assistência externa. A IMO aborda problemas originais, inovadores e não convencionais , enquanto uma IA é treinada com enormes quantidades de problemas e repete o processo. Mesmo assim, a IA conquistou a medalha de ouro, resolvendo perfeitamente cinco dos seis problemas e alcançando 35 de 42 pontos possíveis, mas essas não foram as melhores pontuações do evento.

Vinte e seis alunos superaram as máquinas. Da equipe americana, que terminou atrás dos chineses, destacou-se Alexander Wang , aluno de Nova Jersey que conquistou sua terceira medalha de ouro consecutiva, sendo, nas palavras do The Wall Street Journal, um dos jovens matemáticos mais condecorados de todos os tempos. O outro foi Qiao "Tiger" Zhang , que enfrentou bravamente o temido Problema 6, o mais difícil deste ano. Este último problema, um problema de combinatória, surpreendeu tanto as IAs quanto 569 dos 630 competidores. Apenas seis alunos o resolveram completamente.

Zhang não era um deles, mas sua solução parcial valia mais do que a completa falta de ideias das máquinas. Mesmo assim, o próprio Zhang previu que no próximo ano a IA poderia atingir uma pontuação perfeita. "No dia em que uma IA conseguir resolver o Problema 6", disse Zhang, "eu começaria a me preocupar."

E quando Thang Luong, líder da equipe do Google DeepMind, foi questionado se este seria o último ano em que os humanos superariam a IA, ele disse: "Pode muito bem ser", disse ele.

Os criadores dessas IAs celebraram suas conquistas. O Google elogiou o desempenho do Gemini como um salto histórico, não apenas pela pontuação obtida, mas porque, ao contrário do ano anterior, o modelo conseguiu raciocinar diretamente em linguagem natural, sem a necessidade de traduzir os problemas em código. Ele também atingiu o tempo de teste, um feito impensável há apenas um ano. A OpenAI, por sua vez, testou seu modelo fora do evento oficial, mas com avaliadores independentes e os mesmos problemas. O resultado foi o mesmo: ouro.

Poucos meses antes desta competição , em maio de 2025, uma reunião inusitada ocorreu no campus da Universidade da Califórnia em Berkeley. Trinta dos matemáticos mais prestigiados do mundo se reuniram em um conclave secreto, não para debater entre si, mas para enfrentar uma inteligência artificial: o4-mini. Um modelo de linguagem de última geração desenvolvido pela OpenAI, capaz de raciocinar com velocidade e precisão sem precedentes. Eles tentaram propor problemas altamente complexos que sobrecarregariam a IA, mas ela demonstrou uma capacidade de resolução de problemas sem precedentes. Os participantes comentaram que era como estar diante de um aluno de doutorado extremamente competente, "ainda mais".

Isso significa que esses pesquisadores foram derrotados onde os jovens triunfaram? A resposta é não, porque o contexto e a resolução de problemas são diferentes, mas há um pano de fundo interessante.

Se perguntarmos à própria Gemini, sua conclusão é que, na IMO, os alunos superaram a IA na resolução de problemas projetados para indivíduos treinados competitivamente, usando criatividade, rigor e intuição matemática em um tempo limitado. Os problemas da IMO são projetados para estimular a engenhosidade e o pensamento lateral, não apenas a força lógica bruta, e as IAs ainda têm dificuldades com esses tipos de problemas que exigem saltos de raciocínio não óbvios. Mas a IA vence cada vez mais em problemas formais, estruturados ou massivamente exploratórios, como os de pesquisa pura .

Matemáticos talentosos trabalham para descobrir novas teorias, não apenas quebra-cabeças. A comparação mostra que o caminho da matemática humana não é linear; você pode se destacar resolvendo o que outros lhe propõem (na minha opinião), e então pode tentar criar problemas que ninguém jamais resolveu. Portanto, não é que alguns perdem e outros ganham. É que eles estão em estágios diferentes do mesmo processo.

Longe de ver essa evolução como uma ameaça, alguns dos mesmos humanos que projetaram essas máquinas a veem como uma nova forma de colaboração. "Esta IA é como uma nova calculadora", disse Thang Luong, líder da equipe da DeepMind. "Uma ferramenta que pode nos levar mais longe, não nos substituir."

O próprio Zhang, apesar de ter derrotado a IA, não a vê como uma rival, mas sim como um incentivo para pensar melhor, com mais profundidade e ousadia. O ex-medalhista de ouro e atual pesquisador da DeepMind, Junehyuk Jung, concorda: problemas verdadeiramente complexos — como o famoso Problema 6 — continuarão a desafiar as máquinas por anos.

Os matemáticos presentes na reunião secreta ponderaram se poderiam eventualmente se tornar "formadores de perguntas", guiando IAs em direção a novas descobertas. E, se sim, ainda não sabem o que isso implicaria.

Há alguns anos, ser brilhante em matemática significava, entre outras coisas, ser capaz de resolver problemas que ninguém mais conseguia. Hoje, isso não é mais suficiente. Quando as máquinas conseguem atingir esses mesmos níveis, o novo reino da genialidade reside em outro lugar: na capacidade, acima de tudo, de formular novas perguntas. Porque, embora a IA possa resolver problemas com habilidade, ela ainda não sabe o que vale a pena perguntar.