Esistono problemi che sono come i boss finali di un gioco in modalità ‘Permadeath’: un solo errore e tutto il tuo progresso va in fumo. Uno di questi è le equazioni di Navier-Stokes. Se mastichi un minimo di fisica o fluidodinamica, sai che parlare di queste equazioni significa parlare del caos, della turbolenza e di quella complicazione matematica che rende quasi impossibile prevedere come si muovermente i fluidi in modo preciso.
Recentemente, OpenAI ha deciso di buttarsi in questa giungla matematica. Non si tratta di una news che cambierà la vita dei maker che saldano Arduino in garage, ma è roba che scotta per chiunque faccia ricerca avanzata. L’idea è usare l’intelligenza artificiale per tentare di risolvere (o almeno approssimare in modo geniale) uno dei sette Problemi del Millennio. Sì, avete letto bene: uno di quei problemi che se risolvi ti porti a casa un milione di dollari e l’immortalità accademica.
Per i non addetti ai lavori, le equazioni di Navier-Stokes descrivono il movimento di fluidi e gas. Sembra semplice, ma la parte ‘turbolenta’ è un incubo computazionale. Finora abbiamo usato simulazioni pesantissime, che richiedono cluster di calcolo che farebbero impallidire il tuo setup da gaming. OpenAI vuole vedere se i loro modelli possono trovare pattern o soluzioni dove il calcolo tradizionale si incarta.
C’è da essere entusiasti? Beh, tecnicamente sì. Se un modello capace di manipolare il linguaggio riesce a manipolare la struttura profonda della fisica, stiamo parlando di un salto di paradigma. È il tipo di ‘magic trick’ che ci fa sognare i film di fantascienza, dove l’IA non scrive solo poesie sdolcinate, ma risolve l’equazione che tiene in piedi la moderna ingegneria.
Tuttavia, bisogna mantenere un po’ di sano scetticismo da nerd. C’è il rischio che si tratti dell’ennesima operazione di marketing per far sembrare i LLM dei ‘dei’ onnipotenti, quando in realtà spesso sono solo dei bravissimi predittori statistici. C’è un sottile confine tra ‘intuizione matematica assistita’ e ‘generazione di allucinazioni matematiche che sembrano corrette’. Se l’IA ci dà una risposta che sembra giusta ma non ha una dimostrazione formale, non abbiamo risolto il problema, abbiamo solo creato un’illusione molto costosa.
In definitiva, che sia la vera svolta o solo un esperimento per vedere quanto può spingersi la potenza di calcolo, restiamo in attesa. Nel frattempo, noi continuiamo a lottare con i bug del nostro codice, che almeno, quando falliscono, sappiamo sempre perché è colpa nostra e non di un peso probabilistico nel layer di attenzione.