Terence Tao [1], celebre matematico americano-australiano di origine cinese e vincitore della Medaglia Fields [2], nonché professore all’Università della California, ha spiegato come il deep Learning possa essere utile per aiutare nella risoluzione di problemi matematici periferici, come la generazione di esempi di problemi per gli studenti.

Terence Tao ha infatti annunciato di aver deciso di incorporare strumenti di intelligenza artificiale nel suo flusso di lavoro, tra cui GPT-4 e altri. Il 10 aprile, Tao ha scritto sulla rete sociale Mastodon:

Terence Tao
Terence Tao

“Oggi è stato il primo giorno in cui ho potuto dire con certezza che #GPT4 mi ha salvato da un notevole quantitativo di lavoro noioso. Come presidente del Comitato Strutture dell’ICM, mi è stata richiesta la raccolta di varie statistiche sui relatori dell’ICM precedente (ad esempio, quanti relatori ci sono stati per ogni sezione, tenendo conto che alcuni relatori sono stati assegnati congiuntamente a più sezioni). I dati grezzi (circa 200 relatori) non erano disponibili per me sotto forma di foglio di calcolo, ma piuttosto in una serie di tabelle in pagine web e PDF. In passato mi sarei rassegnato all’arduo compito di prima inserire manualmente i dati in un foglio di calcolo e poi cercare diverse funzioni di foglio di calcolo per calcolare esattamente ciò di cui avevo bisogno; ma entrambi i compiti sono stati facilmente realizzati in pochi minuti da GPT4, e il processo è stato persino piacevole (l’unica parte noiosa è stata il taglia e incolla tra i dati grezzi, GPT4 e il foglio di calcolo). Ora sto aspettando con impazienza l’integrazione nativa dell’IA nei vari strumenti software che uso, in modo che anche l’operazione di taglia e incolla possa essere omessa. (Sarebbe meraviglioso poter risolvere automaticamente più del 90% dei problemi di compilazione LaTeX…)”

Recentemente, Tao ha fatto scoperte interessanti riguardanti le funzionalità nascoste di ChatGPT. Ha scoperto che il software può eseguire ricerche di formule e analizzare documenti con formattazione del codice, oltre a riscrivere frasi negli elaborati accademici. A volte, ChatGPT può anche effettuare una ricerca semantica su un problema matematico incompleto per generare suggerimenti. Tao ha persino chiesto a ChatGPT di identificare il teorema di Kummer, ma nonostante non abbia ottenuto una risposta corretta, ha ottenuto una risposta approssimativa basata sulla formula di Legendre. Tao ha sottolineato l’importanza dell’IA nella matematica, poiché può fornire una risposta approssimativa che può poi essere combinata con motori di ricerca tradizionali per trovare la risposta corretta. Anche se in un problema di prova sull’infinità dei numeri primi, Terence Tao ha scoperto che la risposta fornita da ChatGPT non era del tutto corretta.

Terence Tao ha scoperto che ChatGPT è utile per diverse attività secondarie. In primo luogo, può analizzare la documentazione di un formato di codice, come l’API per la ricerca di arXiv, e restituire una query correttamente formattata per quel codice. In secondo luogo, può ideare alcune domande che un brillante studente potrebbe fare in una lezione di algebra lineare per laureandi, proponendo esempi validi che stimolano possibili direzioni del corso e potenziali domande per il compito. In generale, sebbene ChatGPT non aiuti direttamente in attività principali come la risoluzione di problemi matematici irrisolti, può essere utile per una vasta gamma di attività periferiche, anche se spesso richiede alcuni aggiustamenti manuali successivi.

Insomma, Tao ha sottolineato l’importanza di comprendere i limiti dell’IA, in particolare per quanto riguarda la creatività. Sebbene AI come ChatGPT siano in grado di produrre conversazioni che possono sembrare umane, non sono in grado di riprendere quella che è considerata una caratteristica umana: la creatività. Tale capacità nell’intuizione matematica, ad esempio, è vista come un’espressione del pensiero creativo che gli scienziati sono ancora lontani dall’imitare.

Le riflessioni di un matematico come Tao offrono uno sguardo affascinante su come una mente matematica di alto livello si impegna con la tecnologia AI avanzata. Tuttavia, questa conversazione sottolinea anche l’importanza di comprendere i limiti di questa tecnologia in rapida evoluzione.

NOTE

[1] Terence Tao: una breve bio

Terence Tao è un matematico australiano-americano, nato ad Adelaide nel 1975. È considerato uno dei grandi geni della matematica contemporanea e ha ricevuto numerosi premi e riconoscimenti, tra cui la medaglia Fields nel 2006, il premio Crafoord nel 2012 e il Breakthrough Prize in Matematica nel 2015.

Ha iniziato a mostrare la sua straordinaria abilità matematica fin da quando era bambino, vincendo le medaglie d’oro alle Olimpiadi Internazionali di Matematica nel 1988, 1989 e 1990. Ha poi completato il suo dottorato all’età di soli 21 anni all’Università di Princeton.

Tao ha dato importanti contributi alla teoria dei numeri, alla teoria dei sistemi dinamici e alla teoria delle equazioni alle derivate parziali. In particolare, ha dimostrato importanti risultati sulle equazioni di Navier-Stokes, una delle più grandi sfide della matematica contemporanea.

È professore all’Università della California, Los Angeles, dove ha avviato numerosi progetti di ricerca e attirato molti talentuosi matematici. È anche autore di numerosi libri e ha contribuito a rendere la matematica accessibile a un pubblico più ampio attraverso i suoi blog pubblici.

[2] Che cos’è la Medaglia Fields e perché è importante 

La Medaglia Fields è il premio più prestigioso assegnato a matematici di età inferiore ai 40 anni che hanno fatto importanti contributi alla matematica. Il premio è stato istituito nel 1936 in onore del matematico canadese John Charles Fields e viene assegnato ogni quattro anni dal Congresso Internazionale dei Matematici.

L’importanza della Medaglia Fields risiede nella sua rarità e nella sua elevata reputazione. È considerata “il premio Nobel della matematica” e viene generalmente assegnata a un massimo di quattro matematici ogni quattro anni. Ciò significa che solo una piccola percentuale dei migliori matematici del mondo vincerà mai questo premio nel corso della loro carriera.

La Medaglia Fields è anche importante in quanto rappresenta un riconoscimento del contributo di un matematico alla comunità scientifica internazionale. Il vincitore della medaglia diventa una figura di spicco nel mondo della matematica e le sue scoperte e risultati possono influenzare la ricerca matematica future. Inoltre, il premio è spesso accompagnato da finanziamenti importanti, che possono essere utilizzati per promuovere ulteriori ricerche e scoperte matematiche.

Per approfondire:

“ChatGPT è come uno studente problematico. E io gli ho fatto un esamino…” di Massimo Ferri, professore Università di Bologna

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Iscritto all’ordine dei giornalisti del Piemonte. Dopo gli studi al Politecnico di Torino e un Master in Scienze della Comunicazione svolge le sue prime docenze presso la Facoltà di Architettura, all’Università di Torino e all’Università Statale di Milano su materie legate alla comunicazione digitale e alla progettazione CAD architettonica. Nel 1998, sotto la supervisione del direttore del laboratorio modelli reali e virtuali, realizza l’opera multimediale vincitrice del Premio Compasso d’Oro Menzione d’Onore. Ha collaborato e diretto da oltre 20 anni decine di testate giornalistiche. Ha pubblicato due libri sulla comunicazione digitale di impresa ed è stato relatore di tesi al Matec – Master in Progettazione e Management del Multimedia per la Comunicazione (Torino) e all’estero (Miami, USA). Attualmente insegna comunicazione digitale e nuovi media, giornalismo scientifico e materie legate alla progettazione architettonica e alla bioarchitettura. Contatti Email: info@interiorissimi.it

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