Fecha: 20 de enero de 2026
Editor: Mariano
El razonamiento lógico ha sido, durante mucho tiempo, el "talón de Aquiles" de la inteligencia artificial generativa. Sin embargo, Google DeepMind ha vuelto a romper los límites de lo posible con el lanzamiento y consolidación de AlphaGeometry 2. Esta nueva iteración del sistema neuro-simbólico de Google no solo ha mejorado a su predecesor, sino que ha alcanzado un nivel de competencia que supera el desempeño promedio de un medallista de oro en la Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO).
AlphaGeometry 2 marca un hito histórico al resolver el 84% de todos los problemas de geometría presentados en las olimpiadas internacionales de los últimos 25 años. Para poner esto en perspectiva, la primera versión del sistema lograba resolver un 54% de los retos. Este incremento en la eficacia se traduce en una capacidad de resolución un 30% superior, permitiéndole abordar 42 de 50 problemas complejos de la IMO entre los años 2000 y 2024.
La clave de este avance reside en su arquitectura híbrida. Mientras que los modelos de lenguaje convencionales a menudo fallan en la lógica pura, AlphaGeometry 2 combina un motor simbólico de deducción (basado en reglas matemáticas estrictas) con un modelo de lenguaje avanzado derivado de Gemini. Esta sinergia permite que la IA "imagine" construcciones auxiliares —como trazar una línea o un círculo adicional— para desbloquear problemas que parecen imposibles a primera vista.
Según informes técnicos publicados en arXiv y analizados por MIT Technology Review, AlphaGeometry 2 no solo es más inteligente, sino drásticamente más rápido. El motor ha sido reescrito íntegramente en C++, lo que le otorga una velocidad de ejecución hasta dos órdenes de magnitud superior a la versión original basada en Python.
Además, el sistema ha ampliado su "vocabulario" geométrico. Ahora puede gestionar:
Movimientos de objetos: Resolución de problemas dinámicos.
Ecuaciones complejas: Manejo avanzado de ratios, distancias y ángulos.
Autoformalización: Una capacidad mejorada para traducir problemas escritos en lenguaje natural (inglés o español) a un lenguaje formal matemático con una precisión del 95%.
Para expertos de VentureBeat y Xataka, el éxito de AlphaGeometry 2 no se limita a ganar medallas en competiciones escolares. Este sistema es un campo de pruebas para la AGI (Inteligencia Artificial General). La capacidad de razonar de forma verificable y sin "alucinaciones" —un error común en otros LLMs— es fundamental para aplicaciones futuras en física teórica, ingeniería de materiales y criptografía.
El impacto en la educación también es inminente. AlphaGeometry 2 tiene la capacidad de explicar sus razonamientos paso a paso, funcionando como un tutor de nivel experto que no solo da la respuesta, sino que enseña la lógica deductiva necesaria para llegar a ella.
Editor: Mariano
Fuentes: Google DeepMind Blog, MIT Technology Review, arXiv.org (Computación/AI), Xataka, VentureBeat.