Immaginatevi un ricercatore, uno di quelli che passa la vita tra provette, lavagne piene di formule o righe di codice infinite, alla ricerca della prossima grande scoperta. Ora, mettetegli di fianco un "collega" instancabile, che ha letto ogni singolo studio scientifico mai pubblicato, capace di trovare connessioni invisibili all'occhio umano e di proporre soluzioni geniali a problemi irrisolti da secoli. Fantascienza? Fino a poco tempo fa, forse. Oggi, invece, è la realtà che sta prendendo forma, e a raccontarcela è arrivato a Pisa uno dei massimi esperti mondiali: Prabhakar Raghavan, Chief Technologist di Google.
In un'Aula Magna gremita alla Scuola Superiore Sant'Anna, si è tenuto un seminario dal titolo tanto semplice quanto potente: "Can AI assist in Mathematics and Computer Science research?" (Può l'IA assistere nella ricerca in Matematica e Informatica?). La risposta, come avrete intuito, è un sonoro "sì", ma le modalità e le implicazioni sono molto più affascinanti di quanto si possa pensare.
Chi è Prabhakar Raghavan e perché dovremmo ascoltarlo
Prima di tuffarci nel cuore della questione, spendiamo due parole su chi è il protagonista di questa giornata. Prabhakar Raghavan non è uno qualunque. Con una carriera di oltre trent'anni che lo ha visto passare da colossi come IBM Research e Yahoo! Labs fino al suo ruolo attuale in Google, è una delle menti più brillanti nel campo degli algoritmi e della ricerca web. È uno di quegli ingegneri che ha letteralmente costruito il modo in cui oggi cerchiamo le informazioni. Quando uno come lui parla del futuro della ricerca, insomma, è il caso di drizzare le orecchie.
AlphaEvolve: il "super collega" creato da Google DeepMind
Il fulcro dell'intervento di Raghavan è stato un sistema di intelligenza artificiale sviluppato da Google DeepMind che suona quasi magico: AlphaEvolve. Ma cos'è esattamente? Dimenticatevi i chatbot a cui chiedete la ricetta della carbonara. AlphaEvolve è qualcosa di molto più profondo. È un sistema che usa i modelli linguistici avanzati (della famiglia Gemini 2.0) per generare, valutare e migliorare codice e algoritmi in modo iterativo.
In parole povere, i ricercatori gli danno un problema e un'idea di "bontà" (cioè, cosa rende una soluzione migliore di un'altra), e lui inizia a lavorare. Propone soluzioni, le testa, scarta quelle che non funzionano e perfeziona quelle promettenti, in un processo evolutivo che imita, in un certo senso, la selezione naturale delle idee. Il risultato? Algoritmi e soluzioni che superano le migliori versioni create dall'uomo fino a oggi.
Raghavan ha portato esempi concreti che lasciano a bocca aperta. AlphaEvolve è stato usato per:
- Ottimizzare i data center di Google: Ha trovato un modo più efficiente per distribuire il carico di lavoro sui milioni di server di Google, liberando lo 0,7% delle risorse di calcolo totali. Può sembrare poco, ma su una scala del genere, è un risultato enorme.
- Risolvere problemi matematici storici: Ha fatto progressi su questioni aperte da decenni, come il modo più veloce per eseguire la moltiplicazione di matrici, un calcolo fondamentale per tutta l'informatica moderna, dalla grafica 3D all'IA stessa.
- Scoprire nuove strutture combinatorie: In campi super specialistici come la teoria della complessità, ha identificato strutture matematiche così complesse che, secondo Raghavan, "difficilmente sarebbero state raggiunte attraverso approcci tradizionali".
La cosa più incredibile, come ha sottolineato lo stesso Raghavan, è che AlphaEvolve non si limita a trovare la soluzione, ma a volte accelera persino il processo di verifica della soluzione stessa, un collo di bottiglia che spesso rallenta la ricerca.
La vera rivoluzione: la collaborazione tra uomo e macchina
L'aspetto più importante emerso dal seminario non è tanto la potenza della macchina, quanto il nuovo modello di collaborazione che si sta delineando. Non si tratta di un'intelligenza artificiale che sostituisce lo scienziato, ma di una che ne potenzia la creatività e l'intuizione. L'IA diventa un partner, uno strumento potentissimo che si occupa del lavoro più "pesante" e noioso, come analizzare quantità sterminate di dati o testare milioni di combinazioni possibili, lasciando all'essere umano il compito di porre le domande giuste, di avere l'intuizione creativa e di interpretare i risultati.
Questo solleva anche questioni affascinanti e complesse: se una scoperta viene fatta grazie a un'IA, di chi è il merito? Come ci assicuriamo che i risultati siano trasparenti e riproducibili? Sono le grandi domande etiche e metodologiche che la comunità scientifica dovrà affrontare, ma che non frenano l'entusiasmo per questa nuova era della scoperta.
Conclusione: un futuro di scoperte accelerate
L'incontro con Prabhakar Raghavan a Pisa non è stato solo il resoconto dei successi di un'azienda tecnologica, ma una vera e propria finestra sul futuro della conoscenza umana. L'idea che problemi considerati quasi impossibili possano essere risolti grazie a questa sinergia tra intelligenza umana e artificiale è a dir poco esaltante. Personalmente, credo che stiamo assistendo all'alba di una nuova rivoluzione scientifica. Così come il telescopio ha aperto i cieli all'astronomia e il microscopio ha svelato il mondo dell'infinitamente piccolo, strumenti come AlphaEvolve potrebbero diventare gli acceleratori che ci porteranno a comprendere l'universo, a curare malattie e a risolvere le grandi sfide del nostro tempo a una velocità che oggi possiamo solo immaginare. Non si tratta di scegliere tra uomo e macchina, ma di capire che insieme, semplicemente, siamo molto, molto più intelligenti.
