OpenAI ha presentato Astra, il suo nuovo modello di intelligenza artificiale, successore di GPT-5.6, che ha risolto 10 problemi matematici e informatici aperti da almeno un decennio. I risultati, se confermati, potrebbero segnare una svolta storica nella ricerca scientifica e nell’applicazione dell’AI alla matematica. I problemi affrontati spaziano in campi complessi come geometria ad alta dimensione, teoria dei codici, teoria dei gruppi, complessità quantistica, crittografia post-quantistica e combinatoria estremale.
Tra i traguardi più significativi ci sono la confutazione della congettura di rigidità di Connes e il primo miglioramento generale dal 1978 per un problema di impacchettamento di sfere in spazi ad alta dimensione. Astra ha anche risolto tre problemi del celebre catalogo del matematico Paul Erdős, tra cui il problema 183 sui numeri di Ramsey multicolore. Le soluzioni sono state generate dal modello e poi formalizzate in dimostrazioni verificate tramite il linguaggio Lean, uno strumento per la matematica assistita dal computer, con un costo computazionale totale di circa 2.000 dollari ai prezzi API di GPT-5.6 Sol.
OpenAI ha reso pubblici manoscritti, certificati Lean e guide ragionate per tutti i 10 problemi, invitando la comunità matematica a esaminare i risultati. Thomas Bloom, curatore del sito che raccoglie i problemi di Erdős, ha definito i nuovi risultati un evento di grande rilievo per la ricerca matematica. Tuttavia, restano alcune domande aperte: non è chiaro quanti problemi siano stati sottoposti al modello, quanti tentativi non abbiano prodotto risultati, o quali criteri siano stati usati per selezionare i 10 casi risolti. Inoltre, non è ancora noto il grado di autonomia di Astra, poiché OpenAI non ha dettagliato il processo di prompting iterativo o l’intervento dei ricercatori.
L’annuncio arriva in un momento cruciale, con la comunità scientifica chiamata a verificare la validità delle soluzioni. Se confermati, questi risultati potrebbero ridisegnare il ruolo dell’AI nella ricerca matematica, aprendo nuove strade per l’esplorazione di problemi complessi a costi accessibili.
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