Na Olimpíada Internacional de Matemática (IMO) deste ano, modelos de inteligência artificial da OpenAI e do Google DeepMind demonstraram alto desempenho, mas não conseguiram superar o raciocínio humano no desafio mais difícil da competição. A edição, realizada ena Austrália, teve a participação de 630 estudantes do ensino médio, sendo que 26 deles superaram a pontuação alcançada pelas IAs.

Entre os destaques estão os norte-americanos Qiao Zhang e Alexander Wang, membros do time dos Estados Unidos, que se destacaram na resolução de problemas complexos e criativos. A principal barreira tanto para humanos quanto para máquinas foi o Problema 6, uma questão de combinatória notoriamente desafiadora, que envolvia contagem, arranjos e combinações de objetos discretos.

Apenas seis estudantes de todo o mundo conseguiram resolver completamente essa questão, enquanto 569 candidatos tiraram nota zero. Zhang, por exemplo, obteve quatro dos sete pontos possíveis, uma pontuação considerada alta diante da dificuldade do problema.

Modelos de IA, mesmo com desempenho considerado excelente, não conseguiram resolver o Problema 6. Eles obtiveram "medalhas de ouro" por resolverem cinco das seis questões da IMO, mas falharam no desafio que mais exigia criatividade e intuição – capacidades ainda consideradas limitadas nos sistemas automatizados atuais.

A OpenAI, embora não tenha participado oficialmente do evento, submeteu seu modelo a testes posteriores com as mesmas questões. O resultado reforçou a lacuna entre lógica computacional e o raciocínio humano mais abstrato.

Será esse o último ano dos humanos na IMO?

Thang Luong, líder da equipe de matemática do Google DeepMind, afirmou que a IA pode funcionar como uma "nova calculadora", ferramenta de apoio para matemáticos humanos. Para ele, mesmo com os avanços recentes, a substituição da criatividade e da intuição humanas ainda não está ao alcance da tecnologia.

Junehyuk Jung, matemático e ex-medalhista de ouro da IMO, projeta que a IA pode levar até uma década para superar habilidades humanas em desafios como o do Problema 6. Segundo ele, esse tipo de questão exige algo que vai além da dedução lógica ou do treinamento em grandes bases de dados.

Já os próprios medalhistas da edição 2025 têm visões divergentes. Alexander Wang acredita que, já no próximo ano, a IA pode alcançar pontuação máxima. Qiao Zhang, por outro lado, vê essa chance como dividida – 50-50 –, apontando que o progresso dos modelos ainda depende de ajustes finos e avanços em áreas como raciocínio abstrato e aprendizado geralizado.