{"id":37429,"date":"2026-06-08T04:51:33","date_gmt":"2026-06-08T02:51:33","guid":{"rendered":"https:\/\/xmau.com\/notiziole\/?p=37429"},"modified":"2026-06-07T22:44:04","modified_gmt":"2026-06-07T20:44:04","slug":"cio-che-conta-e-il-loop","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/xmau.com\/notiziole\/2026\/06\/08\/cio-che-conta-e-il-loop\/","title":{"rendered":"Ci\u00f2 che conta \u00e8 il loop"},"content":{"rendered":"

Alejandro Piad Morffis ha messo nero su bianco<\/a> quello che stavo cercando di far quagliare da un pezzo nella mia mente: qual \u00e8 il vero vantaggio che si pu\u00f2 avere nell’uso dell’IA. Il punto \u00e8 che al momento ci sono due narrazioni contrastanti: quella che afferma che ormai \u00e8 l’IA a fare lo scienziato, e noi ci limitiamo a rimettere a posto quanto \u00e8 stato da essa trovato, e quella che continua a parlare di pappagalli stocastici, che buttano fuori stringhe senza necessariamente senso lasciando all’autore l’ingrato compito di separare il grano del loglio. Piad Morffis, in modo quasi zen, afferma che entrambe le narrazioni sono sbagliate, perch\u00e9 rispondono alla domanda sbagliata, e cio\u00e8 “l’IA fa scienza?”. Ci\u00f2 che al momento sta facendo scienza \u00e8 il loop: se volete dirlo in italiano, il processo iterativo (ma capite che se devo usare otto sillabe al posto di una lascio perdere). Insomma \u00e8 l’interazione che produce scienza. Procede con alcuni esempi. <\/p>\n

Il primo esempio \u00e8 quello dei cicli di Claude<\/a>, con protagonisti Claude (appunto), Donald Knuth e Filip Stappers. Quest’ultimo ha usato Claude per esplorare una classe di oggetti combinatorici che Knuth stava studiando: uno dei risultati dei lanci gli \u00e8 parso interessante e l’ha cos\u00ec passato a Knuth, che l’ha validato a mano. Quindi Stappers ha avuto l’idea e scremato l’output, Knuth \u00e8 stato il verificatore, e Claude il proponente<\/b>. La scelta del termine da parte di Piad Morffis \u00e8 deliberata: Claude ha solo sfornato strutture (trentuno, per la cronaca). Il secondo esempio vede come protagonista Terence Tao, forse il pi\u00f9 grande matematico vivente. Nel suo caso, gli LLM sono creativi ma inaffidabili e generano passi per le dimostrazioni; c’\u00e8 poi un passo con Lean (un verificatore automatico) che \u00e8 affidabile ma non creativo e butta via tutto quello che non funziona; infine Tao guarda i risultati sopravvissuti e decide quali pu\u00f2 valer la pena di portare avanti. In questo caso cambiano le etichette, ma continuiamo ad avere un loop. Abbiamo poi AlphaFold, che genera possibili strutture 3-d di proteine. In questo caso l’IA \u00e8 la proponente, il verificatore \u00e8 la natura stessa, nel senso che si verifica sperimentalmente se la molecola generata si piega proprio in quel modo, e gli umani decidono se la struttura potrebbe avere un’utilit\u00e0 pratica. Infine c’\u00e8 GNoME, che non \u00e8 il desktop grafico Linux ma l’acronimo di Google DeepMind\u2019s Graph Networks for Materials Exploration. Anche in questo caso GNoME ha proposto un enorme numero (380000) di possibili strutture cristalline. I ricercatori ne hanno selezionate 58 che hanno ritenuto essere interessanti e hanno provato ad assemblarle. Sono riusciti a ottenere 41 nuovi materiali. <\/p>\n

La cosa pi\u00f9 interessante \u00e8 che anche in passato ci sono stati esempi simili di loop. Il pi\u00f9 famoso \u00e8 probabilmente la dimostrazione del teorema dei quattro colori da parte di Appel e Haken, che sono riusciti a dimostrare che bastava verificare la possibile colorazione per un numero finito anche se dell’ordine delle migliaia di configurazioni base e poi hanno lasciato al computer il compito di trovare la colorazione. Ma anche la dimostrazione della congettura di Keplero sull’impacchettamento ottimale per le sfere ha una storia simile: Thomas Hales che ha trovato la dimostrazione nel 1998, ma ci sono voluti 16 anni perch\u00e9 un verificatore formale (Flyspeck) confermasse la sua correttezza. Con gli LLM sono cambiate due cose. La prima \u00e8 l’equivalente del passaggio dai calcolatori analogici, che erano bravissimi a risolvere un problema specifico, a quelli digitali, che possono essere programmati per risolvere un problema generico – magari in modo meno ottimale, ma comunque con un risparmio netto rispetto al dover trovare la struttura analogica corretta. La seconda \u00e8 che gli LLM non solo sono pi\u00f9 generali ma sono anche in grado di ricevere istruzioni da s\u00e9 stessi, aumentando quindi ancora di pi\u00f9 la generalit\u00e0. Ma ci sono cose che restano le stesse! Il verificatore (umano o macchina che sia) deve essere “stupido ma affidabile al 100%”, e quindi gli LLM l\u00ec sono fuorigioco; il curatore, colui che cio\u00e8 decide se i risultati sono non solo corretti ma anche interessanti, continua a essere appannaggio degli umani; e cos\u00ec il problema di partenza \u00e8 dato dagli umani. Il loop si \u00e8 accelerato tantissimo, pensate solo ai sedici anni di Flyspeck contro i secondi impiegati da Lean, ma sempre loop \u00e8. Guardando la scienza da questo punto di vista possiamo insomma essere ottimisti: quello che facciamo \u00e8 migliorato, ma non \u00e8 davvero cambiato.

Il vero vantaggio di usare l’IA sta nell’averla come uno degli elementi<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center 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