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OpenAI ha reso pubblici 722 manoscritti che raccolgono centinaia di nuovi risultati matematici, ottenuti grazie a un modello di frontiera sviluppato internamente e mai rilasciato al pubblico. La raccolta abbraccia 372 famiglie di risultati e contiene soluzioni a parecchi problemi matematici rimasti aperti per molto tempo, alcuni dei quali attendevano una risposta da anni.
L’operazione rientra nel percorso con cui l’azienda vuole mostrare cosa sanno fare i suoi modelli nelle discipline scientifiche. Arriva però in una fase piuttosto delicata del rapporto tra intelligenza artificiale e ricerca matematica. Molti dei lavori prodotti dalle macchine devono ancora essere esaminati e controllati dagli studiosi, e intanto crescono i dubbi sul modo in cui queste scoperte vengono presentate e su quanto spazio venga lasciato al contributo dei matematici in carne e ossa.
Cosa contiene la raccolta pubblicata da OpenAI
La pubblicazione era attesa da qualche settimana. Già a settembre OpenAI aveva annunciato che un suo modello era riuscito a chiudere più di 100 problemi aperti di lunga data, sparsi in quasi tutti i settori della matematica. Adesso i dettagli sono molti di più e sono stati raccolti in un repository GitHub dedicato.
Secondo l’AGMAI, il Gruppo Consultivo Indipendente su Matematica e Intelligenza Artificiale, il materiale comprende risposte a centinaia di quesiti finora irrisolti. La reale portata di questo lavoro andrà comunque stabilita dalla comunità matematica, anche perché il valore di una nuova dimostrazione non si misura solo dal fatto che esista. Conta parecchio anche la possibilità che altri ricercatori riescano a capirla, a verificarla e a costruirci sopra qualcosa di nuovo.
Per rendere il processo più trasparente, insieme alle dimostrazioni l’azienda ha diffuso anche informazioni su come sono state ottenute. Nell’archivio si trovano 10 riepiloghi del ragionamento seguito dal modello, oltre a statistiche sul numero di problemi affrontati e stime della potenza di calcolo impiegata. Secondo OpenAI il risultato medio ha richiesto una quantità di calcolo pari a circa tre ore di utilizzo di ChatGPT Pro. È un dato pensato per dare un’idea del costo computazionale delle dimostrazioni e non va letto come il tempo impiegato dal modello per risolvere ogni singolo problema.
Un elemento interessante riguarda le formalizzazioni in Lean di molte dimostrazioni. Lean è un linguaggio che permette di formalizzare le dimostrazioni e di verificarle matematicamente con l’aiuto di un computer, quindi offre un ulteriore strumento per controllare che i risultati siano corretti. L’azienda ha spiegato che altre formalizzazioni verranno aggiunte appena saranno pronte. In programma c’è anche il finanziamento di workshop, conferenze e programmi speciali dedicati allo studio dei principali risultati prodotti dall’intelligenza artificiale, con l’obiettivo di favorire un’analisi più approfondita da parte degli esperti.
Il nodo della verifica e delle regole di pubblicazione
L’uso dell’intelligenza artificiale per generare nuova matematica sta alimentando un dibattito sempre più acceso. OpenAI non è l’unico laboratorio a muoversi in questa direzione e la rapidità con cui i risultati vengono annunciati solleva una domanda concreta: quanto tempo serve prima che una scoperta prodotta da un modello possa dirsi davvero verificata dalla comunità scientifica?
L’AGMAI è nato anche per affrontare questioni di questo tipo. Nelle sue prime raccomandazioni il gruppo ha chiesto ai laboratori di diffondere in fretta i risultati matematici attraverso i canali accademici consolidati, indicando il modello usato, i parametri di input e i costi computazionali. Ha poi invitato le aziende a non trasformare queste pubblicazioni soprattutto in uno strumento di marketing per i propri modelli, perché un approccio del genere rischia di danneggiare la comunità matematica.
OpenAI sostiene di aver tenuto conto di queste indicazioni. Per la nuova raccolta ha scelto un archivio con protocolli dedicati alla revisione degli articoli e delle citazioni e ha fatto sapere di lavorare anche ad altre modalità di pubblicazione ospitate direttamente dalla comunità scientifica. Pubblicare è comunque solo il primo passo, perché toccherà ai matematici analizzare le dimostrazioni e capire quali rappresentino un vero avanzamento rispetto allo stato dell’arte.
Il pacchetto si aggiunge a un insieme di risultati matematici generati dai laboratori di intelligenza artificiale che cresce rapidamente e che coinvolge anche realtà come Anthropic. Alcuni di questi lavori hanno toccato problemi di grande peso, compreso uno dei Millennium Prize Problems, tra le questioni aperte più famose della matematica. OpenAI dichiara di voler continuare a investire in modelli capaci di lavorare in matematica e in altre discipline scientifiche e di voler sfruttare il riscontro degli studiosi per migliorare gli standard con cui verranno divulgati i prossimi risultati.
Fonte: TecnoAndroid
