Vi abbiamo spesso parlato dei danni che l'intelligenza artificiale può fare al cervello, spegnendolo e appiattendo il nostro modo di parlare e pensare. Tuttavia, se usati con criterio, gli LLM possono rivelarsi un prezioso telescopio per la mente, per usare le parole del giornalista scientifico Mark Buchanan, e aiutare cervelli già molto brillanti come quelli del premio Nobel per la fisica Giorgio Parisi e del fisico Francesco Zamboni a risolvere problemi che li attanagliano da anni. Come documentano in un articolo pubblicato sul Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, i due esperti hanno chiesto aiuto a Claude per trovare la spiegazione al perché di una relazione matematica che da oltre dieci anni conoscevano, ma non riuscivano a dimostrare.. Al di là del risultato, molto complesso da comprendere per chi non è del mestiere, è interessante capire come l'IA stia trasformando il lavoro di ricerca scientifica (quello fatto bene, non quello in stile "bixonimania", per capirci).. Il problema Nel 2014 Parisi e Zamponi, assieme ad altri collaboratori, avevano descritto teoricamente il jamming, un fenomeno fisico che consiste in una specie di "ingorgo" di particelle. I due fisici si erano accorti subito che due parametri matematici del modello, a e b, avevano una somma sempre pari a 1. La cosa sorprendente è che applicando questa equazione (a+b=1) si ottengono le stesse leggi fisiche anche seguendo un'altra teoria, sviluppata con un metodo diverso da un altro scienziato per spiegare lo stesso fenomeno del jamming. Com'è possibile?. Per anni la spiegazione è sfuggita agli esperti. «Gli dava (a Giorgio Parisi, NdR) proprio fastidio il fatto che non fossimo stati in grado di dimostrare questa cosa», racconta Zamponi. Così, con l'avvento degli LLM, l'idea: una collaborazione tra intelligenza umana e artificiale per cercare di trovare la quadra.. Una fruttuosa collaborazione Parisi ha chiesto al modello di riprodurre i calcoli numerici sviluppati dal gruppo oltre dieci anni prima, per capire se c'era da fidarsi delle sue risposte. Una volta verificato che Claude otteneva lo stesso risultato, i ricercatori gli hanno chiesto «perché a+b=1?». L'IA ha tirato fuori velocemente una prima idea, sostanzialmente corretta ma con alcuni errori.. Dopo alcune verifiche e diverse interazioni tra esperti e IA, la soluzione: semplificando al massimo, a+b=1 è la conseguenza matematica obbligata di un fatto fisico noto chiamato marginal stability, ovvero l'equilibrio "al limite" che è il jamming – non troppo stabile né troppo instabile. Se l'equazione non desse 1 come risultato, non sarebbe coerente con questo fatto fisico. «La cosa era lì e non l'avevamo vista», spiega Zamponi.. Collaborare, non farsi sostituire Questa esperienza positiva di collaborazione tra ricercatori e IA deve essere un esempio cui guardare per capire com'è giusto usare questi nuovi strumenti a nostra disposizione: non come sostituti degli scienziati, ma come sistemi capaci di ampliare le possibilità di ricerca. L'occhio umano, però, è sempre fondamentale: «Se non l'avessimo istruito e instradato per giorni e giorni, neanche Claude sarebbe mai arrivato alla soluzione», spiega Parisi..