L’intelligenza artificiale affronta problemi matematici irrisolti da decenni: il salto di OpenAI
L’intelligenza artificiale sta entrando in un territorio che fino a pochi anni fa sembrava riservato quasi esclusivamente alla ricerca umana più avanzata. OpenAI ha presentato nuovi risultati ottenuti con una versione interna di Astra, la sua prossima famiglia di modelli, applicata a problemi aperti di matematica e informatica teorica.
Non si tratta di esercizi particolarmente difficili o di problemi da competizione con una soluzione già conosciuta. Secondo quanto comunicato dall’azienda, il sistema ha contribuito a ottenere 10 nuovi risultati su questioni di ricerca rimaste aperte per anni e, in alcuni casi, per decenni.
È una distinzione importante: parlare di problemi matematici “risolti” richiede cautela finché il lavoro non viene esaminato e accettato dalla comunità scientifica. I risultati annunciati, tuttavia, rappresentano un segnale significativo di come i modelli di frontiera possano iniziare a essere utilizzati non soltanto per recuperare conoscenze esistenti, ma anche per assistere nella produzione di nuova ricerca.
Dieci risultati tra matematica e informatica teorica
I problemi affrontati da Astra appartengono a settori altamente specialistici. Tra quelli descritti figurano questioni legate all’impacchettamento di sfere in dimensioni elevate, ai codici binari e sferici, alla teoria dei gruppi e ad altri ambiti della matematica e dell’informatica teorica.
Alcune delle questioni affrontate sono inoltre collegate alla celebre raccolta di problemi associata al matematico ungherese Paul Erdős, una delle figure più influenti della matematica del Novecento. Erdős, morto nel 1996, lasciò dietro di sé numerose domande aperte, alcune delle quali hanno impegnato generazioni di ricercatori.
La portata dell’esperimento va però oltre il semplice risultato finale. Il modello avrebbe prodotto argomentazioni successivamente organizzate in manoscritti con l’intervento umano e formalizzate anche attraverso certificati Lean, un sistema che consente di verificare meccanicamente passaggi logici formalizzati.
La verifica formale rappresenta un elemento particolarmente interessante, ma non elimina la necessità dell’analisi degli specialisti. Un certificato può controllare la correttezza di una dimostrazione rispetto alla sua formalizzazione e alle ipotesi dichiarate; stabilire che questa formalizzazione rappresenti perfettamente il problema matematico originale e valutarne il significato scientifico rimangono compiti essenziali per i ricercatori.
Dall’AI che risponde all’AI che collabora con gli scienziati
L’aspetto forse più importante è il cambiamento nel ruolo attribuito ai modelli di intelligenza artificiale. L’obiettivo non è più soltanto costruire sistemi capaci di rispondere a domande o superare test matematici, ma sviluppare strumenti in grado di affiancare gli scienziati durante attività di ricerca molto più articolate.
Esistono già precedenti in questa direzione. Un lavoro pubblicato nel 2025 sull’impiego di GPT-5 nella ricerca scientifica aveva documentato diversi casi nei quali l’intelligenza artificiale aveva fornito contributi concreti in matematica, fisica, astronomia, informatica, biologia e scienza dei materiali. Gli autori sottolineavano contemporaneamente l’utilità dell’AI e il ruolo ancora determinante della verifica e dell’intervento degli esperti umani.
OpenAI sta ora cercando di ampliare notevolmente l’accesso a questi strumenti. Il 29 luglio 2026 l’azienda ha annunciato ChatGPT for Academic Researchers, un programma destinato a offrire gratuitamente i propri modelli di frontiera a 100.000 ricercatori selezionati nel campo delle scienze, della matematica e dell’ingegneria.
La prima fase prevede 10.000 ricercatori durante l’estate, con l’obiettivo di arrivare a 100.000 partecipanti entro il 2027. Il programma comprende l’accesso ai modelli più avanzati e a strumenti dedicati alla ricerca.
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Perché questi risultati potrebbero essere importanti
Una delle promesse dell’AI applicata alla ricerca consiste nella possibilità di esplorare rapidamente un numero enorme di approcci, individuare connessioni difficili da riconoscere e assistere gli studiosi nella verifica delle ipotesi.
Questo non significa necessariamente sostituire matematici e scienziati. Un modello può proporre una dimostrazione o trovare un nuovo percorso, ma la ricerca scientifica richiede anche interpretazione, comprensione, verifica indipendente e contestualizzazione del risultato.
La stessa OpenAI descrive la propria strategia come orientata a mettere strumenti più potenti nelle mani della comunità scientifica, lasciando ai ricercatori la scelta delle domande da affrontare. Secondo i dati diffusi dall’azienda, circa 1,3 milioni di persone alla settimana utilizzano già ChatGPT per attività avanzate legate alle scienze e alla matematica.
Se risultati come quelli attribuiti ad Astra supereranno il vaglio della comunità scientifica, potrebbero quindi indicare una nuova fase: quella in cui l’AI non si limita a sintetizzare ciò che gli esseri umani hanno già scoperto, ma diventa uno strumento capace di contribuire direttamente all’esplorazione di problemi ancora senza risposta.
I matematici chiedono trasparenza e verifiche rigorose
L’accelerazione dell’intelligenza artificiale nella ricerca sta però generando anche un intenso dibattito. Il 2 giugno 2026 è stata pubblicata la Leiden Declaration on Artificial Intelligence and Mathematics, successivamente sostenuta ufficialmente dall’International Mathematical Union (IMU).
Il documento non nega le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale, ma richiama l’attenzione su problemi come l’affidabilità dei risultati generati automaticamente, l’attribuzione del lavoro scientifico, la proprietà intellettuale, la dipendenza da tecnologie proprietarie e la necessità di mantenere elevati standard di verifica.
La dichiarazione chiede inoltre maggiore trasparenza nell’utilizzo dell’AI nella ricerca e sottolinea che la responsabilità della correttezza dei risultati deve continuare a ricadere sui ricercatori. A fine luglio risultavano registrati oltre 3.000 firmatari.
È proprio questo il punto centrale della nuova fase che si sta aprendo. La capacità di un’intelligenza artificiale di proporre una soluzione a un problema rimasto aperto per decenni sarebbe un risultato straordinario, ma in matematica una risposta convincente non è sufficiente: occorre una dimostrazione rigorosa, comprensibile e verificabile.
I risultati ottenuti con Astra mostrano quanto rapidamente si stia spostando il confine delle capacità dell’AI. La prova decisiva, adesso, arriverà dal confronto con la comunità matematica e dalla verifica indipendente dei lavori prodotti.
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