Commenti a: Come l’IA sta rimodellando la scoperta in matematica e fisica https://contropiano.org/news/scienza-news/2026/07/06/come-lia-sta-rimodellando-la-scoperta-in-matematica-e-fisica-0196276 Giornale comunista online Fri, 17 Jul 2026 16:25:47 +0000 hourly 1 Di: Redazione Contropiano https://contropiano.org/news/scienza-news/2026/07/06/come-lia-sta-rimodellando-la-scoperta-in-matematica-e-fisica-0196276#comment-308109 Fri, 17 Jul 2026 16:25:47 +0000 https://contropiano.org/?p=196276#comment-308109 In risposta a Alberto Anselmi.

Eccellente considerazione, davvero utile. Grazie!

]]> Di: Alberto Anselmi https://contropiano.org/news/scienza-news/2026/07/06/come-lia-sta-rimodellando-la-scoperta-in-matematica-e-fisica-0196276#comment-308071 Fri, 17 Jul 2026 11:58:28 +0000 https://contropiano.org/?p=196276#comment-308071 Tutto vero (o quasi) ma chiariamo. L’AI non è intelligente, e tanto meno creativa; l’AI mima l’intelligenza col pattern matching, cioè trovando somiglianze (correlazioni) tra stringhe di caratteri alfanumerici. È sconsolante che esperti (in compagnia della stragrande maggioranza della pubblicistica ad ogni livello) diano per buona la visione dell’AI dei suoi venditori.
L’AI può esaminare, classificare e ordinare una quantità sterminata di dati (oltre le facoltà di qualsiasi essere umano o consorzio di esseri umani) cercando e trovando correlazioni. È questa una caratteristica saliente del lavoro scientifico? Certo che sì. Capire qualcosa significa trovare una relazione tra ciò che finora è ignoto (l’oggetto della ricerca) e il corpo delle conoscenze già acquisite. Un fatto realmente nuovo, senza relazioni con tutto ciò che conosciamo, non lo potremmo mai capire. La maggior parte dei problemi scientifici ha una soluzione che è implicita in ciò che già si sa – nel senso che non esce dall’ambito del sapere acquisito – e la scoperta consiste nel rendere esplicita la relazione. Per esempio, oggi la nostra conoscenza della realtà fisica si esprime in molti casi per mezzo di modelli matematici, formulati in funzione di un numero anche grande di variabili e parametri, e un fatto nuovo (osservazione o dato di esperimento) rimane un enigma finché non si trova il modo in cui rientra nel quadro espresso dal modello. Per trovare la relazione, si potrebbe confrontare pazientemente il dato nuovo con ogni possibile combinazione di variabili e parametri, cosa impensabile per gli esseri umani ma possibilissima per una macchina per cui il tempo non ha significato (il pattern matching fa questo, con algoritmi di ricerca sempre più sofisticati, in cui si esprime la vera intelligenza dell’AI, frutto dell’inventiva degli autori del software). Prima dell’avvento dell’AI, stava all’intuizione degli scienziati trovare la relazione; è possibile che l’AI possa sostituire la forza bruta del calcolo sequenziale all’intuizione che procede per balzi e così coprire una parte molto cospicua del lavoro degli scienziati. Tutti i praticanti della scienza hanno avuto piccole o grandi epifanie in cui un problema finora impenetrabile improvvisamente diventa chiaro; ma nessuno sa come funziona la nostra intuizione. Può darsi che sia un’estensione delle procedure dell’AI? Forse in un lontano futuro; ma ora come ora di certo siamo ben lontani dal mimare il funzionamento multidimensionale del nostro cervello con la ricerca unidimensionale di una determinata sequenza “breve” di 0 e 1 (il modello del “fatto nuovo”) in una sequenza molto più lunga di 0 e 1 (il modello del “mondo”). Ma certo nessuna macchina scoprirà la relatività generale sulla base dei dati degli esperimenti terrestri o celesti, perché lì si tratta di un balzo concettuale (la gravità è la geometria) che ridefinisce in maniera completamente nuova l’oggetto della ricerca.
La classificazione del processo proposta dagli autori (definizione dell’agenda, formalizzazione delle idee, proposta di congetture, risoluzione e verifica dei risultati) descrive la “scienza normale” secondo Kuhn. L’AI può benissimo supportare i vari passi (già lo fa) e, al limite, sostituire gli esseri umani in parte o del tutto. Ma la “definizione dell’agenda” non uscirà dal perimetro del sapere codificato, per il modo stesso in cui l’AI opera, alimentata in modo sempre più bulimico da informazioni di ogni tipo, ma “vecchie”. Le previsioni sulla sostituzione degli esseri umani da parte delle macchine non si verificheranno nell’ambito creativo; si verificano eccome, invece, nelle attività suscettibili di formalizzazione e codifica, e questo è il vero fine dell’AI e la ragione per cui vi si investono enormi risorse: sostituire lavoro umano con lavoro di macchine, per abbattere i costi e aumentare i profitti.

]]>