Pular para o conteúdo principal

Claude tentou a hipótese de Riemann. Veja o que aconteceu.

Não, ele não resolveu a hipótese de Riemann. Mas tropeçou em uma melhoria genuína, verificada em Lean, em um limite de 50 anos.
Atualizado 23 de set. de 2026  · 7 min lido

Explorar com IA

ChatGPTClaudePerplexity

Hoje, 10 de agosto, a Anthropic publicou uma nota de pesquisa descrevendo o que aconteceu quando um membro da equipe pediu ao Claude para tentar abordar a hipótese de Riemann, provavelmente o problema em aberto mais famoso da matemática. (De olho nos investidores, a Anthropic fez questão de lembrar que o projeto foi feito em uma versão ainda não lançada de um modelo Claude.)

\n

Claude não provou a hipótese. Ninguém esperava isso. Mas, em algum ponto da tentativa, ao trabalhar em uma questão paralela do mesmo território, o Claude chegou a uma melhoria genuína em um limite inferior de longa data: a proporção de zeros da função zeta de Riemann que se sabe estarem na \"reta crítica\" prevista pela hipótese. Antes, esse número era de 41,6%, resultado de décadas de trabalho. O resultado do Claude eleva esse piso para 67,2%.

\n

Dois matemáticos da Anthropic revisaram o trabalho internamente, e dois especialistas externos, Brian Conrey e Dan Goldston, foram convidados para avaliar. O Claude também produziu uma formalização em Lean, verificável por máquina, para que os passos lógicos pudessem ser checados mecanicamente. O resultado se sustenta, é significativo e interessante. 

\n

Afinal, o que é a hipótese de Riemann?

\n

Sem precisar abrir outra aba: a função zeta de Riemann é uma função matemática que, de forma indireta, codifica informações sobre a distribuição dos números primos.

\n

Qual é a dos números primos?

\n

Primos não são aleatórios no sentido de imprevisíveis caso a caso.

\n

Se um número é primo ou não é algo totalmente determinado. Mas eles também não seguem uma fórmula simples — não existe uma equação que cuspa o centésimo milionésimo primo.

\n

Existem fórmulas que encontram números primos, mas no fundo são versões disfarçadas de checar número por número. Vendo de longe, porém, os primos vão rareando num ritmo que dá para prever bem: em torno de um número grande n, cerca de 1 em cada ln(n) números é primo, e essa razão se mantém conforme n cresce.

\n

O que é a função zeta e como ela se relaciona com os primos?

\n

Como muitas funções, a função zeta tem \"zeros\", pontos em que seu valor é exatamente zero — e, no caso da zeta, existem infinitos. Alguns desses zeros são triviais e bem compreendidos; os interessantes são os demais, e a hipótese de Riemann afirma que todos esses zeros não triviais estão exatamente sobre uma linha vertical específica, chamada de reta crítica.

\n

Aqui vai uma forma de ver a conexão com os primos. A função zeta, na forma mais simples, é uma soma: 1 + 1/2ˢ + 1/3ˢ + 1/4ˢ + 1/5ˢ + ... percorrendo todos os números inteiros positivos, elevados a um expoente s. Nada de primos por enquanto. É só somar frações.

\n

O truque de Euler, lá no século XVIII, foi mostrar que essa mesma soma infinita é exatamente igual a um produto infinito que usa apenas números primos: uma corrente de termos como 1/(1 − 1/2ˢ) × 1/(1 − 1/3ˢ) × 1/(1 − 1/5ˢ) × 1/(1 − 1/7ˢ) × ..., um fator para cada primo, sem nenhum número composto. O motivo disso funcionar é a fatoração única: todo inteiro se decompõe em primos de um único jeito, então somar sobre todos os inteiros e multiplicar sobre todos os primos acaba codificando a mesma informação. Essa igualdade é o elo central. Significa que a função zeta não está apenas associada aos primos — ela é, de fato, uma reembalagem deles.

\n

Último ponto: Riemann mostrou que esses zeros controlam o termo de erro em como os primos rareiam (aquela estimativa de \"cerca de 1 em cada ln(n)\" de antes). Os zeros funcionam como a letra miúda que corrige a estimativa bruta: é neles que aparecem as diferenças entre as posições reais dos primos e a média suave. A hipótese de Riemann diz que todos os zeros interessantes (os \"não triviais\" de que falamos) estão exatamente sobre uma linha vertical específica, a reta crítica, o que, se for verdade, significa que essas oscilações ficam tão pequenas e bem comportadas quanto possível — e os primos se distribuem de forma tão previsível quanto dá para esperar.

\n

Então o que significam os 41,6% e 67,2%?

\n

A hipótese de Riemann diz que 100% dos zeros não triviais estão na reta crítica. Ninguém provou isso, e ninguém refutou também. O que os matemáticos conseguiram provar, usando métodos totalmente diferentes, é um piso: uma fração mínima garantida desses zeros que obrigatoriamente fica na reta, aconteça o que acontecer. 

\n

Isso não é o mesmo que computadores checando zeros um por um. Trilhões de zeros individuais já foram calculados, e todos até agora caíram na reta crítica, mas isso é só uma amostra finita. Por maior que seja, não consegue descartar que algum zero, bem longe na reta numérica, quebre o padrão. Segundo — e este é o ponto importante — os valores de 41,6% e 67,2% não são resultados amostrais. São declarações provadas sobre o conjunto infinito de zeros: uma garantia rigorosa de que pelo menos essa fração, conforme você considera cada vez mais zeros, sempre estará na reta. É um piso matemático duro, não uma estimativa e não uma probabilidade.

\n

Então, quando o número vai de 41,6% para 67,2%, nada foi \"encontrado\". O que mudou foi o tamanho do piso garantido em si, graças a novas técnicas de prova que extraem mais certeza do mesmo conjunto infinito. Fazer esse piso subir um pouquinho já é historicamente um trabalho lento e técnico. Ver um salto de 25 pontos percentuais de uma vez é o que tornou esse resultado digno de um artigo.

\n

Espera, então a hipótese de Riemann continua em aberto?

\n

Mesmo um piso que chegasse a 99% não seria uma prova. A hipótese é uma afirmação de tudo ou nada sobre todos os zeros — um único zero fora da reta em qualquer ponto do conjunto infinito ainda a derrubaria. 

\n

O que temos aqui: uma melhoria real e verificada para uma questão quantitativa específica na qual matemáticos vêm trabalhando desde que Montgomery apresentou suas técnicas em 1973. O resultado do Claude segue justamente essa linha: aquelas técnicas de 1973, depois adaptadas por Baluyot, Goldston, Suriajaya e Turnage-Butterbaugh para não assumirem a hipótese como verdadeira, combinadas com um artigo de 2000 de Enrico Bombieri. O Claude encontrou uma forma de costurar tudo isso, tratando de uma vez — e não separadamente — um certo espaço de funções com partes ao mesmo tempo positiva e negativa definidas. Foi isso que empurrou o piso de 41,6% para 67,2%.

\n

Como o Claude chegou lá

\n

Segundo a Anthropic, um membro da equipe, Jarred Sumner, simplesmente pediu ao Claude, rodando dentro do Claude Code, para tentar a hipótese de Riemann — e deixou as decisões matemáticas por conta do modelo.

\n

\n

A primeira rodada fracassou: o Claude gerou e testou 650 ideias diferentes, nenhuma funcionou. Ao receber a orientação para tentar de novo, o Claude passou cerca de um dia e meio coordenando aproximadamente 60 subagentes que, juntos, executaram cerca de 2.400 comandos de shell e escreveram centenas de scripts em Python, conferindo afirmações numéricas contra zeros conhecidos da zeta e revisando o raciocínio uns dos outros. Desses 60 subagentes, só dois acabaram desenvolvendo as ideias matemáticas centrais que importaram; treze contribuíram com ideias de apoio, trinta tentaram abordagens que não deram em nada, treze atuaram como validadores e os dois finais ajudaram a redigir o artigo.

\n

\n

A execução toda usou cerca de 31 milhões de tokens de saída em duas sessões. Vale notar: a contribuição humana durante o processo foi basicamente incentivo (\"continue!\" — esse tipo de coisa), o que, segundo a Anthropic, pode ter ajudado o Claude a superar seu ceticismo inicial de que o problema fosse tratável.

\n

Quando chegou ao resultado, o Claude não parou aí: fez subagentes buscarem contraexemplos, puxou 54 artigos do arXiv para checar se o resultado já não havia sido publicado e re-derivou a descoberta de forma independente como verificação de sanidade. Em seguida, sugeriu escrever tudo em formato de artigo e recomendou que um humano especialista em teoria dos números revisasse — o que foi exatamente o que aconteceu, com os matemáticos da Anthropic Levent Alpöge e Ralph Furman examinando internamente, Conrey e Goldston revisando externamente, e depois uma formalização separada em Lean, produzida com Eric Easley, da Anthropic.

\n

O que ainda está em aberto

\n

Duas coisas principais me chamam a atenção: 

\n
    \n
  • A revisão por pares tradicional ainda está pendente, embora tenha havido uma revisão informal por especialistas. 
  • \n
  • A técnica é entendida como um beco sem saída para a hipótese completa. A Anthropic deixa claro que essa linha de ataque não deve se generalizar para uma prova da própria hipótese de Riemann.
  • \n
\n

Considerações finais

\n

Isto não é uma grande virada na hipótese de Riemann, e ninguém envolvido está dizendo o contrário. Mas é uma melhoria real, formalmente verificada, para uma questão técnica e específica, de décadas, que surgiu de uma tentativa de acertar o alvo principal. 

\n

Para saber mais: já escrevemos sobre outras novidades interessantes de IA e matemática:

\n

Josef Waples's photo
Author
Josef Waples
Tópicos
Inteligência Artificial

Aprenda IA com a DataCamp

Curso

Entendendo a inteligência artificial

2 h
423.1K
Aprenda os conceitos básicos da Inteligência Artificial, como aprendizado de máquina, aprendizado profundo, PNL, IA generativa e outros.
Ver detalhesRight Arrow
Iniciar Curso
Ver maisRight Arrow
Relacionado

blog

Metas para 2025: 60% dos brasileiros querem aprender sobre inteligência artificial neste ano

Buscas por cursos na área saltaram mais de 230% ao longo de 2024.
DataCamp Team's photo

DataCamp Team

6 min

blog

A maldição da dimensionalidade no aprendizado de máquina: Desafios, impactos e soluções

Explore a maldição da dimensionalidade na análise de dados e no aprendizado de máquina, incluindo seus desafios, efeitos nos algoritmos e técnicas como PCA, LDA e t-SNE para combatê-la.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

7 min

blog

Anunciando a série de codificação conjunta "Torne-se um desenvolvedor de IA

Comece a trabalhar com a IA generativa nesta nova série de código-along. Gratuito por tempo limitado.
DataCamp Team's photo

DataCamp Team

4 min

blog

O que é computação cognitiva?

A computação cognitiva é um subcampo da IA que visa simular os processos de pensamento humano e tomar decisões de forma semelhante à dos seres humanos.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

5 min

Tutorial

Guia de Introdução ao Ajuste Fino de LLMs

O ajuste fino dos grandes modelos de linguagem (LLMs, Large Language Models) revolucionou o processamento de linguagem natural (PLN), oferecendo recursos sem precedentes em tarefas como tradução de idiomas, análise de sentimentos e geração de textos. Essa abordagem transformadora aproveita modelos pré-treinados como o GPT-2, aprimorando seu desempenho em domínios específicos pelo processo de ajuste fino.
Josep Ferrer's photo

Josep Ferrer

11 min

Tutorial

Primeiros passos com o Claude 3 e a API do Claude 3

Saiba mais sobre os modelos Claude 3, benchmarks de desempenho detalhados e como acessá-los. Além disso, descubra a nova API Python do Claude 3 para geração de texto, acesso a recursos de visão e streaming.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

Ver MaisVer Mais