Le recenti scoperte nel campo dell’intelligenza artificiale (AI) stanno sfidando i confini di ciò che un tempo era considerato matematicamente impossibile. Nell’ottobre del 2024, il modello di intelligenza artificiale di Meta ha risolto un problema secolare che coinvolgeva la stabilità dei sistemi dinamici, un’impresa che in precedenza aveva lasciato perplessi i matematici. Sebbene impressionante, questo è solo l’inizio di un panorama in rapida evoluzione in cui l’intelligenza artificiale potrebbe presto superare le capacità umane nel complesso ragionamento matematico.
Lo stato attuale: progresso incrementale, non rivoluzione
I primi risultati mostrano che l’IA sta facendo progressi significativi ma non rivoluzionari. Il modello di Meta ha risolto il 10,1% dei problemi di stabilità generati casualmente, un miglioramento sostanziale rispetto agli algoritmi precedenti (2,1%), ma lungi dall’essere una soluzione completa. Allo stesso modo, DeepMind di Google ha scoperto nuove soluzioni alle equazioni di Navier-Stokes, ma non riesce ancora a risolvere l’intero problema, che garantirebbe il Premio del Millennio da 1 milione di dollari.
La conclusione fondamentale è che l’intelligenza artificiale non sta ancora facendo passi da gigante; sta perfezionando i metodi esistenti. I matematici sottolineano che la maggior parte dei modelli richiede ancora una sostanziale guida umana per produrre risultati affidabili.
La velocità dello sviluppo: una traiettoria spaventosa
Nonostante le attuali limitazioni, gli esperti concordano sul fatto che l’intelligenza artificiale si sta sviluppando a un ritmo allarmante. Terence Tao, vincitore della medaglia Fields presso l’UCLA, prevede che entro anni l’intelligenza artificiale sarà in grado di scansionare e risolvere migliaia di congetture matematiche, comprese alcune di alto profilo. Non si tratta di sostituire completamente i matematici; si tratta di aumentare le loro capacità con la velocità e la scalabilità guidate dalle macchine.
La progressione rispecchia il successo dell’IA in giochi come gli scacchi e il Go. Negli anni ’80, Deep Blue dell’IBM sconfisse Garry Kasparov e un decennio dopo, DeepMind trionfò su Lee Sedol in Go. Ora, l’intelligenza artificiale domina questi giochi senza sforzo. Tuttavia, la matematica pura rappresenta una sfida unica: a differenza dei giochi da tavolo finiti, non ci sono limiti alla complessità e alla profondità dei problemi matematici.
La collaborazione uomo-intelligenza artificiale: a che punto siamo adesso
Gli attuali modelli di intelligenza artificiale sono più o meno equivalenti a dove erano gli algoritmi per giocare a scacchi decenni fa. Eseguono compiti che gli esseri umani già sanno fare, ma con maggiore efficienza. Kevin Buzzard, matematico dell’Imperial College di Londra, sottolinea che nessuna intelligenza artificiale ha ancora presentato una nuova prova matematica che gli esseri umani non avrebbero potuto ricavare da soli.
Recenti dimostrazioni al convegno “FrontierMath” di OpenAI mostrano che i modelli di intelligenza artificiale ragionano a un livello che alcuni matematici descrivono come vicino al “genio”. Ken Ono dell’Università della Virginia ha notato la capacità dell’intelligenza artificiale di identificare connessioni e intuizioni che gli esseri umani potrebbero trascurare. Tuttavia, questi modelli richiedono ancora un intenso addestramento e interpretazione umana.
La sfida dell’IMO: medaglie d’argento, non scoperte
Le prestazioni dell’intelligenza artificiale alle Olimpiadi internazionali della matematica (IMO) ne evidenziano i limiti attuali. Nel 2024, AlphaProof e AlphaGeometry 2 di DeepMind hanno ottenuto la medaglia d’argento, ma solo dopo la traduzione umana dei problemi in un linguaggio informatico e giorni di tempo di elaborazione. Quest’anno, Gemini Deep Think di Google ha ottenuto l’equivalente di una medaglia d’oro, ma ha comunque richiesto notevoli risorse computazionali.
Sebbene questi risultati siano impressionanti, non rappresentano ancora il “momento di svolta” in cui l’intelligenza artificiale supera le capacità umane. Buzzard sostiene che l’intelligenza artificiale non ha fornito alcuna visione autenticamente nuova che gli esseri umani non avrebbero potuto scoprire in modo indipendente.
Il futuro: generazione di congetture e verifica di ipotesi
Il ruolo più promettente dell’intelligenza artificiale risiede nella generazione di ipotesi e nel test di congetture. Marc Lackenby, matematico dell’Università di Oxford, ha collaborato con DeepMind alla ricerca pubblicata su Nature. L’intelligenza artificiale ha identificato una connessione nella topologia che gli esseri umani avevano mancato: un passaggio fondamentale per perfezionare la congettura.
Tuttavia, i risultati dell’intelligenza artificiale non sono sempre affidabili. Neil Saunders, matematico della City St George’s, Università di Londra, avverte che l’intelligenza artificiale dà priorità alla probabilità rispetto alla correttezza assoluta. Ciò lo rende inadatto per attività che richiedono prove impeccabili.
Il ruolo in evoluzione del matematico
Il futuro della matematica probabilmente implica una relazione simbiotica tra esseri umani e intelligenza artificiale. Tao ritiene che tra 20-30 anni i matematici potrebbero concentrarsi sull’analisi di migliaia di problemi generati dall’intelligenza artificiale invece di studiare singole questioni per mesi. Questo cambiamento potrebbe ridefinire la professione, ma non la eliminerà necessariamente.
Come nel caso delle precedenti innovazioni tecnologiche, i matematici si adatteranno alle nuove sfide. L’intelligenza artificiale può automatizzare le attività di routine, ma scoperte complesse e creative richiederanno probabilmente ancora l’intuizione umana.
In definitiva, il ruolo dell’intelligenza artificiale in matematica si sta evolvendo rapidamente e la natura precisa del suo impatto rimane incerta. Una cosa è chiara: il campo non sarà più lo stesso.
