{"id":81417,"date":"2026-08-24T15:00:00","date_gmt":"2026-08-24T13:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.jacopoperfetti.com\/blog\/?p=81417"},"modified":"2026-09-04T16:16:56","modified_gmt":"2026-09-04T14:16:56","slug":"sapere-comprendere-ia-terence-tao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.jacopoperfetti.com\/blog\/sapere-comprendere-ia-terence-tao\/","title":{"rendered":"Sapere non vuol dire comprendere"},"content":{"rendered":"

Durante una delle Public Lectures dell\u2019ICM 2026, il matematico Terence Tao<\/a> ha provato a raccontare come potrebbe evolversi il lavoro del matematico ai tempi dell\u2019IA.<\/p>\n

Sfida non facile, anche perch\u00e9 a breve potremmo trovarci di fronte al paradosso per cui l\u2019IA riesce a risolvere un problema correttamente, un problema che noi, esseri umani, possiamo verificare, ma non comprendere.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

In pratica, sappiamo che \u00e8 corretto, ma non abbiamo le competenze per comprendere come l\u2019IA sia arrivata a quella conclusione.<\/p>\n

\u00abSupponiamo di avere delle IA che generano dimostrazioni e magari dimostrazioni scritte in un linguaggio formale come Lean e verificate […] ma nessuno le comprende. […] Non \u00e8 ancora successo del tutto, ma siamo molto, molto vicini a uno scenario in cui un risultato importante viene dimostrato e verificato e nessun essere umano riesce a comprenderlo o a spiegarlo.\u00bb<\/p><\/blockquote>\n

Tao distingue infatti diverse fasi del lavoro matematico. Generare una prova e verificarla sono soltanto le prime. Poi bisogna riuscire a spiegarla, farla comprendere alla comunit\u00e0 scientifica e, infine, integrarla nel sapere condiviso attraverso teorie e libri di testo.<\/p>\n

L\u2019IA sta accelerando soprattutto le prime due fasi, creando quella che Tao chiama proof indigestion<\/em>, un\u2019abbondanza di dimostrazioni che gli esseri umani faticano a digerire.<\/p>\n

\u00c8 una distinzione che probabilmente andr\u00e0 molto oltre la matematica.<\/p>\n

Pi\u00f9 l\u2019IA diventer\u00e0 capace, pi\u00f9 potr\u00e0 produrre codice che funziona, scoprire molecole, progettare componenti, elaborare strategie o trovare soluzioni che possiamo verificare empiricamente senza essere in grado di ricostruire davvero il percorso che le ha generate.<\/p>\n

Sapremo, ma non comprenderemo.<\/p>\n

E a quel punto una parte crescente del nostro rapporto con l\u2019IA sar\u00e0 basata sulla fiducia. Sapremo che qualcosa funziona perch\u00e9 supera i test, perch\u00e9 altre macchine lo hanno verificato o perch\u00e9 continua a produrre risultati corretti.<\/p>\n

PS: Interessante che in una delle prime slide Terence Tao ci abbia tenuto a dire che gli em-dash sono 100% umani.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Terence Tao descrive un futuro in cui l\u2019IA pu\u00f2 generare prove matematiche corrette e verificabili che nessun essere umano riesce davvero a comprendere.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":80453,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_hide_featured_image":false,"_jetpack_featured_image_duplicate_dismissed":0,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":true},"categories":[3,713],"tags":[61,496,30],"class_list":["post-81417","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-appunti","category-selezione","tag-futuro","tag-intelligenza-artificiale","tag-tecnologia"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t