Un'IA ha appena dimostrato un problema matematico che resisteva agli esseri umani da 50 anni
Secondo le informazioni disponibili, GPT-5.6 Sol Ultra di OpenAI ha dimostrato la congettura della doppia copertura di cicli in meno di un'ora. Un matematico definisce la dimostrazione «molto bella» e indica ciò che l'annuncio omette.
OpenAI afferma che il suo nuovo modello di punta, GPT-5.6 Sol Ultra, abbia prodotto una dimostrazione completa della congettura della doppia copertura di cicli, un problema di teoria dei grafi su cui i matematici lavorano dagli anni Settanta. Secondo quanto riferito, il modello ha impiegato meno di un’ora, usando 64 sotto-agenti, lavoratori IA separati che affrontavano il problema in parallelo.
La congettura è sorprendentemente facile da formulare. Immagina una rete di punti collegati da linee, per esempio una cartina stradale. La domanda è: si può sempre trovare un insieme di percorsi circolari tale che ogni strada venga percorsa esattamente due volte? Per cinquant’anni nessuno era riuscito a dimostrare che la risposta fosse sempre sì. Esistevano soluzioni parziali per casi particolari, ma mancava una dimostrazione generale.
Thomas Bloom, matematico dell’Università di Manchester, ha offerto finora la valutazione pubblica più dettagliata. La definisce «una dimostrazione molto bella» e aggiunge un risvolto: la soluzione è breve, elementare e «avrebbe potuto essere scoperta negli anni Ottanta». Non richiede nuovi strumenti matematici, soltanto una combinazione intelligente di quelli noti. La sua teoria sul motivo per cui gli esseri umani non l’abbiano trovata è che il passaggio decisivo comporta una mossa controintuitiva che una persona probabilmente proverebbe, vedrebbe fallire e abbandonerebbe. L’IA non si scoraggia: continua a esplorare piccole variazioni finché una funziona.
Prima di entusiasmarsi troppo, c’è un limite da conoscere. Bloom sottolinea che le idee centrali risalgono a un articolo del 1983, che il documento di OpenAI non cita affatto. È un problema ricorrente negli articoli generati dall’IA: si appoggiano alla letteratura esistente senza dichiararlo, facendo apparire la macchina più originale di quanto sia. Inoltre, la verifica completa della comunità matematica è ancora in corso, motivo per cui «secondo quanto riferito» è una precisazione sostanziale.
Cosa c’è dietro? In parte, istruzioni intelligenti. Le indicazioni date al modello ne hanno sostanzialmente progettato la tenacia: presumere che una dimostrazione esista, non cercare su internet, non rispondere «il problema è irrisolto» e non fermarsi finché una dimostrazione completa non abbia superato la verifica ostile di altri agenti. Al modello era stato ordinato di calcolare per almeno otto ore prima ancora di considerare la resa. Ha terminato in una. Bloom si aspetta che altre vecchie congetture cadano in questo modo, quelle che richiedevano soltanto teoria esistente e una pazienza enorme. Il problema è che probabilmente costituiscono una piccola parte dei problemi aperti e nessuno sa in anticipo quali siano.
Cosa significa per te: per ora nulla cambia nella tua vita quotidiana, ma questo è uno dei segnali più chiari della direzione degli strumenti di ricerca IA: instancabili, paralleli e davvero utili nei problemi difficili. Se lavori con l’IA su qualcosa di complesso, in quelle istruzioni c’è anche una lezione pratica: la perseveranza può essere progettata. Dire a un modello di continuare a provare, verificarsi e non accontentarsi di risposte parziali cambia in modo misurabile ciò che produce.
Fonti
Orca: un nuovo tipo di IA che impara come funziona il mondo osservandolo
La BAAI di Pechino ha pubblicato Orca, un «modello del mondo» addestrato su 125.000 ore di video che eguaglia sistemi robotici specializzati senza aver mai visto un'azione robotica etichettata durante il preaddestramento.
