Marcus du Sautoy ne “il codice della creatività” (e soprattutto nel suo ultimo saggio “la matematica della creatività”) non considera sufficiente il semplice potere computazionale per trasformare un’AI in un matematico autonomo.
È vero - riconosce - che la matematica è fatta di regole, simboli, algoritmi e dimostrazioni, tutte cose che una macchina può manipolare con una velocità enormemente superiore a quella umana, tuttavia ritiene questa visione contenga un equivoco: fare matematica non significa semplicemente eseguire calcoli o verificare dimostrazioni.
Matematico non è soltanto chi dimostra una proposizione sia vera ma anche chi decide quali problemi valga la pena affrontare, quali connessioni sono significative e quali risultati sono matematicamente belli e sorprendenti.
In questo senso la matematica possiede una componente quasi artistica: tra infinite proposizioni vere il matematico seleziona quelle che raccontano qualcosa di profondo. Una dimostrazione non è soltanto una sequenza corretta di passaggi logici: può essere elegante, inaspettata, illuminante.
È questo aspetto, secondo du Sautoy, che finora ha reso difficile considerare le AI come autentici matematici: le macchine possono imparare strategie di dimostrazione ed individuare regolarità, ma non è ancora chiaro se possiedano quella capacità di intuizione e di scelta che guida la ricerca matematica umana. Non ritiene tuttavia questa situazione sia destinata a rimanere tale; al contrario ritiene plausibile che le macchine possano progressivamente sviluppare capacità matematiche sempre più sofisticate, e soprattutto individua un ruolo nel quale l’AI potrebbe essere straordinariamente potente, vedere ciò che noi non riusciamo a vedere.
Usa a tal proposito una metafora particolarmente efficace:
“… l’AI potrebbe diventare per la matematica ciò che il telescopio fu per l’astronomia …”.
Galileo non costruì un nuovo universo; costruì uno strumento che permise agli esseri umani di osservare fenomeni che prima erano invisibili. Analogamente, un sistema di AI può analizzare enormi quantità di strutture matematiche e individuare correlazioni o configurazioni che sfuggono all’intuizione umana.
Quelle configurazioni possono diventare congetture, e le congetture possono aprire nuove strade alla ricerca: entra quindi in gioco un’idea fondamentale, collaborazione e non competizione.
Du Sautoy immagina il matematico del futuro non necessariamente sostituito dalla macchina, ma affiancato da una macchina capace di esplorare uno spazio matematico molto più vasto di quello accessibile a una singola mente umana.
Nel luglio 2026 il nobel Giorgio Parisi ha raccontato di aver lavorato insieme all’AI Claude su un problema di fisica matematica che rimaneva irrisolto da oltre un decennio. Risultato, l’AI ha individuato un’idea che sino a quel momento era sfuggita ai ricercatori.
Parisi tuttavia sottolinea di aver corretto i primi tentativi e guidato Claude nell’esplorazione del problema (la dimostrazione risultante è stata poi pubblicata insieme a Francesco Zamponi)
Questo episodio richiama da vicino quanto ha scritto du Sautoy: non abbiamo una macchina che prende autonomamente il posto del matematico, semmai un processo ibrido di scoperta.
Claude infatti aveva inizialmente seguito strade già esplorate dagli esseri umani e solo dopo diversi tentativi, correzioni e suggerimenti è emersa una strada nuova, matematicamente più complicata ma efficace. La macchina ha quindi contribuito alla scoperta di un’idea, mentre Parisi ha mantenuto un ruolo decisivo nell’orientamento concettuale della ricerca.
Interessante il “caveat” che ci propone Parisi: se l’AI ci permette di evitare tutti i calcoli faticosi, rischiamo forse di perdere proprio una parte dell’esperienza che ci consente di capire profondamente un problema? (1)
La sua osservazione è quasi paradossale: il calcolo che consideriamo una perdita di tempo può essere invece parte del processo attraverso cui sviluppiamo l’intuizione necessaria per trovare la soluzione. Il pericolo non consisterebbe semplicemente nel fatto che l’AI “faccia meglio i conti” quanto piuttosto che, delegando progressivamente alla macchina le operazioni intermedie, gli esseri umani possano perdere la capacità di pensare autonomamente.
“… Ogni tecnologia ci solleva da un problema, ma ci sottrae anche una facoltà …”
Nel caso dell’AI “matematica”, la facoltà in gioco potrebbe essere proprio il pensiero. (2)
Questa preoccupazione non contraddice l’ottimismo di du Sautoy: lo completa. Du Sautoy vede nell’AI un telescopio capace di mostrarci nuove strutture matematiche e Parisi ci ricorda che vedere una struttura non equivale necessariamente a comprenderla.
Se domani un’AI producesse una congettura che nessun matematico aveva mai immaginato e costruisse una dimostrazione corretta ma troppo complessa perché un essere umano possa comprenderne intuitivamente la strategia, avremmo certamente ottenuto un risultato matematico ma nel contempo avremmo anche aperto una questione epistemologica nuova: la matematica può essere scoperta senza essere compresa?
Il lavoro di du Sautoy lascia aperta questa possibilità epistemologica: un sistema artificiale potrebbe individuare strutture matematiche che gli esseri umani non avrebbero saputo cercare autonomamente, anche se la loro comprensione potrebbe arrivare solo successivamente
Parisi aggiunge però una condizione: l’essere umano deve conservare la capacità di porre le domande, riconoscere le idee importanti e comprendere ciò che sta facendo.
La vera rivoluzione quindi potrebbe non essere l’arrivo di una macchina che “fa matematica al posto nostro” ma la nascita di una matematica a due intelligenze: una biologica, limitata ma capace di intuizione, significato e scelta, l’altra artificiale, capace di esplorare spazi combinatori e matematici enormemente più vasti.
In questa prospettiva l’AI si pone non come semplice calcolatrice (seppur straordinariamente potente) ma come qualcosa di molto più radicale: un nuovo strumento cognitivo attraverso il quale l’umanità potrebbe scoprire matematica che, senza la macchina, forse non avrebbe mai potuto vedere.
Rimane tuttavia aperta una domanda che l’esperienza di Parisi rende ormai concreta: riusciremo a trasformare ciò che la macchina scopre in qualcosa che anche noi sappiamo davvero comprendere?
Note:
(1) Vedi l’articolo di Elena Dusi “Giorgio Parisi: ‘Con l’IA ho risolto un problema decennale’”, pubblicato il 1° luglio 2026 su La Repubblica. Alla domanda sui problemi matematici che l’IA oggi risolve rapidamente e che tradizionalmente servivano da “palestra” per i giovani matematici Giorgio Parisi risponde:
“… Mi sono chiesto: ma perché devo perdere tempo con i calcoli, se lui è tanto veloce? Poi mi sono reso conto che senza quella, tra virgolette, perdita di tempo non avrei capito a fondo il problema e non sarei stato in grado di instradare Claude.”
“… L’intelligenza artificiale può sollevarci da tanti pesi. A un certo punto però serve un’idea nuova o si rischia di restare fermi sempre nello stesso punto …”
(2) Nella stessa intervista Parisi sviluppa ulteriormente il ragionamento:
“… Ogni tecnologia ci solleva da un problema, ma ci sottrae anche una facoltà.
Stavolta quella che rischiamo di perdere è la nostra facoltà di pensare …”
La catena concettuale indicata da Parisi è quindi:
calcoli apparentemente inutili → comprensione profonda → capacità di orientare l’IA → intuizione → nuova idea.
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