Ancora una volta è successo qualcosa di clamoroso nel mondo dell’intelligenza artificiale legato alla scienza: GPT-5, il modello di intelligenza artificiale di OpenAI, è stato decisivo per risolvere quello che era a tutti gli effetti un enigma del calcolo quantistico rimasto irrisolto per anni. Il problema riguardava la classe QMA, considerata l’equivalente quantistico della complessa classe NP. In breve, l’obiettivo era riuscire a comprendere fino a quanto si potesse ridurre l’errore nel momento in cui un computer quantistico verificasse la validità di una determinata prova.
La diminuzione poteva essere rilevante, e questo lo si sapeva già da un po’ di tempo, ma prima di ora nessuno era riuscito a capire se ci fosse un limite invalicabile. Questo finché Scott Aaronson, docente all’Università del Texas, e Freek Witteveen, ricercatore ad Amsterdam, hanno deciso di chiedere supporto a GPT-5 durante il loro lavoro.
L’intuizione chiave dell’AI
Le prime interazioni non avevano dato risultati concreti. Poi, insistendo con l’AI, è emersa un’idea decisiva: utilizzare una nuova funzione matematica per misurare in modo più preciso fino a che punto fosse possibile ridurre l’errore. Grazie a questa intuizione, i due studiosi hanno dimostrato che il margine di miglioramento non è infinito.
Il risultato è chiaro: la probabilità di accettare una prova corretta può avvicinarsi a 1, ma senza mai oltrepassare una soglia doppia esponenziale, mentre la probabilità di sbagliare non può scendere al di sotto di un limite esponenziale. In altre parole, esiste un tetto massimo: non si può andare oltre.
Un contributo storico per l’AI
Per la comunità scientifica, questa scoperta chiude un problema aperto da anni e ridisegna i confini della ricerca in teoria della complessità quantistica. Ma la portata della notizia va oltre l’aspetto tecnico: è la prima volta che un modello generativo contribuisce in maniera tangibile alla risoluzione di un problema di matematica teorica, un campo tradizionalmente visto come dominio esclusivo della mente umana.
Aaronson ha commentato sul suo blog che l’AI è arrivata a toccare “il cuore dell’attività intellettuale più umana che ci sia: dimostrare teoremi difficili”. Non mancano le voci scettiche, secondo cui l’idea non sarebbe stata del tutto originale. Eppure il fatto che GPT-5 abbia fornito uno spunto decisivo in un ambito tanto astratto rappresenta un segnale forte: l’intelligenza artificiale non è più soltanto uno strumento di supporto, ma può contribuire a scoperte fondamentali.