Gli studenti lo sanno bene: quando si tratta di matematica e fisica non ci si può fidare del tutto dell’intelligenza artificiale generativa – ChatGpt e le sue colleghe, per capirci. Se si pone all’intelligenza artificiale un problema di qualche complessità, non sempre si ottiene la risposta giusta. Anche un esercizio di terzo o quarto anno di liceo può metterla in difficoltà, mentre se la cava benissimo con temi e traduzioni. Per questo ragazze e ragazzi, più saggi dei loro genitori, hanno inizialmente mantenuto qualche diffidenza nei confronti della nuova tecnologia e le verifiche di fisica e matematica integralmente copiate da ChatGpt sono state sporadiche.
Può sorprendere che l’intelligenza artificiale sviluppata e studiata da alcuni dei più brillanti matematici del mondo fatichi proprio in questi campi, mentre brilla con una versione dal greco. Ma la rete neurale che costituisce il «motore» di ChatGpt non impara sulla base di regole formali come i postulati della geometria euclidea o le leggi della meccanica newtoniana. L’IA digerisce enormi quantità di dati – ad esempio, conosce tutti i problemi dei libri di matematica del liceo con relative soluzioni e, sulla base di ricorrenze statistiche, aggiusta i tantissimi parametri di una funzione matematica, componendo testi sulla base delle parole adoperate in precedenza. Ciò che si ottiene così è una risposta plausibile in senso probabilistico. Funziona benissimo in tante occasioni, ma una verifica di matematica deve riportare soluzioni «giuste» e non solo «plausibili».
Per la verità, sin dall’inizio è sembrato essere solo una questione di tempo: reti neurali sempre più grandi e potenti prima o poi avrebbero imparato anche i principi dell’algebra o della termodinamica. E infatti, come racconta il saggio Machina sapiens di Nello Cristianini, docente di intelligenza artificiale all’università di Bath, «le abilità aritmetiche sembrano essere assenti in versioni di Gpt con meno dieci miliardi di parametri, ma presenti in quelle con cento miliardi di parametri». La versione 4o di ChatGpt, la più grande e aggiornata, commette ancora errori in campo fisico e matematico ma assai meno delle precedenti.
Un ulteriore passo è stato intrapreso dalla DeepMind, la divisione di Google dedicata all’intelligenza artificiale e principale concorrente di OpenAI. DeepMind ha annunciato che le intelligenze artificiali Alpha Proofs e Alpha Geometry hanno risolto quattro dei sei problemi proposti alle ultime Olimpiadi Matematiche Internazionali. Non siamo ancora ai livelli degli scacchi, dove da quasi un trentennio l’intelligenza artificiale ha superato gli umani: in questo caso, la macchina ha impiegato tre giorni, mentre i concorrenti umani avevano 9 ore a disposizione. Il traguardo però è vicino. L’ad di DeepMind Demis Hassabis ha annunciato che presto questi cervelli artificiali saranno a disposizione di qualunque utente Google, liceali compresi. Nei loro smartphone sarà presto disponibile la soluzione a tutti i problemi di fisica e matematica che i professori sottoporranno loro. Mentre la calcolatrice tascabile dei loro genitori ha reso (apparentemente) inutili le tabelline, l’IA potrebbe convincerli che imparare la matematica e la fisica tout court sia superfluo salvo che per una ristrettissima élite scientifica. Per l’istruzione di massa che abbiamo concepito finora è un attacco senza precedenti. Se la scuola si difenderà solo a colpi di interrogazioni e divieti – non suggerite! non copiate! – avrà perso in partenza.