Vincenzo Vespri, Ordinario di Analisi Matematica
Ho recentemente partecipato, in qualità di giudice, a un Global Circuit Hackathon promosso da una dinamica azienda di Riverton, nel Wyoming, focalizzato sullo sviluppo di dispositivi biomedici, con particolare attenzione all’ambito cardiologico. Sono stati due giorni intensi, frenetici ma soprattutto, sono stati due giorni rivelatori.
A colpirmi non è stata soltanto la qualità delle soluzioni proposte – alcune sorprendentemente mature nonostante i tempi ristrettissimi – ma la composizione dei team. Tutti giovanissimi, preparati, determinati e quasi tutti provenienti dall’Asia. Un segnale chiaro di un mondo scientifico sempre più globale, in cui i talenti vengono cercati ovunque, anche mentre, paradossalmente, si moltiplicano barriere geopolitiche e culturali.
Questi gruppi hanno fatto un uso intelligente, disinvolto e strategico dell’intelligenza artificiale. In appena 48 ore sono riusciti a ottenere risultati che, fino a pochi anni fa, avrebbero richiesto settimane o mesi di lavoro. Non si sono limitati alla componente tecnica: hanno integrato prototipi funzionanti con piani di marketing, modelli di business, strategie di comunicazione. In altre parole, hanno mostrato ciò che probabilmente sarà la competenza chiave del futuro: la capacità di muoversi trasversalmente tra discipline, utilizzando l’AI come leva amplificatrice.
Questa esperienza mi ha fatto riflettere su un evento recente nel mondo della matematica: la risoluzione del problema 728 di Paul Erdős. Erdős, uno dei più prolifici e originali matematici del Novecento, era celebre per proporre problemi apparentemente semplici ma estremamente profondi. Per molti di essi offriva anche una ricompensa simbolica, in dollari, a chi fosse riuscito a risolverli.
Negli ultimi tempi, si era diffusa la notizia – poi rivelatasi infondata – che un sistema di intelligenza artificiale avesse risolto dieci problemi di Erdős. Una notizia affascinante, ma prematura. Più recentemente, tuttavia, è arrivata una conferma solida: il problema 728 è stato effettivamente risolto, anche grazie all’uso di strumenti computazionali avanzati. Non si tratta ancora di un trionfo autonomo dell’AI, ma è evidente che il confine si sta spostando.
Non è la prima volta che il computer entra nella storia della matematica. Il caso più noto è quello del teorema dei quattro colori. Formulato nel XIX secolo, il problema è sorprendentemente semplice da enunciare: è possibile colorare qualsiasi mappa piana utilizzando al massimo quattro colori, in modo che regioni adiacenti non condividano lo stesso colore? Dopo oltre un secolo di tentativi, nel 1976 Kenneth Appel e Wolfgang Haken dimostrarono il teorema utilizzando un computer per analizzare migliaia di configurazioni possibili.
Quella dimostrazione suscitò dibattiti accesi. Era davvero “matematica” una prova che nessun essere umano poteva verificare integralmente a mano? In un certo senso, il computer aveva svolto un lavoro “meccanico”: esplorare sistematicamente una vasta quantità di casi. Potente, ma privo di creatività.
Oggi, però, lo scenario è diverso. L’intelligenza artificiale non si limita più a esplorare combinazioni: suggerisce strategie, individua pattern, propone congetture. Non è solo uno strumento di calcolo, ma un partner – ancora imperfetto, ma sempre più sofisticato – nel processo creativo.
Siamo, probabilmente, all’inizio di una trasformazione profonda. Una nuova forma di scienza sta emergendo, e con essa una nuova idea di matematica. La domanda, allora, diventa inevitabile: quale sarà il ruolo del matematico in un mondo in cui l’AI è in grado di risolvere problemi e congetture, almeno in alcuni ambiti?
La mia convinzione è che l’essenza della matematica rimarrà invariata. Il rigore logico, la ricerca di eleganza, la capacità di porre le domande giuste: questi elementi non sono sostituibili. La matematica non è soltanto risolvere problemi, ma capire perché una soluzione è significativa, come si inserisce in un quadro più ampio, quali nuove strade apre.
Tuttavia, ignorare l’intelligenza artificiale non sarà possibile. Così come oggi nessun matematico rinuncia al computer per calcoli complessi, domani nessuno potrà fare a meno di sistemi intelligenti capaci di esplorare spazi concettuali vastissimi. La “capacità di fare matematica” si sta ampliando, proprio come è accaduto in altri ambiti.
Il paragone con gli scacchi e il Go è inevitabile. In entrambi i casi, le macchine hanno superato i migliori giocatori umani. Ma questo non ha ucciso il gioco: lo ha trasformato. Ha aperto nuove strategie, nuove idee, nuovi modi di pensare. I grandi maestri oggi studiano le mosse delle AI per migliorare il proprio stile.
Allo stesso modo, il matematico del futuro potrebbe lavorare in simbiosi con l’intelligenza artificiale: non più come unico artefice della scoperta, ma come interprete, selezionatore, guida. Un ruolo forse meno “eroico” nel senso tradizionale, ma non meno centrale.
Quello che ho visto all’hackathon del Wyoming è, in fondo, una versione in miniatura di questo futuro. Giovani ricercatori che non temono la tecnologia, ma la integrano naturalmente nel proprio processo creativo. Che non separano più nettamente teoria e applicazione, ricerca e impresa, scienza e comunicazione.
Il futuro della matematica – e della scienza in generale – non è ancora definito. Ma una cosa appare chiara: non potrà essere lo stesso del passato. L’intelligenza artificiale non è semplicemente un nuovo strumento; è un cambiamento di paradigma.
Possiamo accoglierla con entusiasmo, con cautela, o con timore. Ma non possiamo ignorarla. Perché, come spesso accade nella storia della scienza, il futuro non chiede il permesso: bussa alla porta ed entra. E chi sceglie di non aprire rischia di restare fuori dalla storia.