Hannah Fry, matematica che sulle equazioni di Navier-Stokes ha fatto il dottorato, racconta come OpenAI abbia trovato il controesempio che le fa cadere, uno dei problemi del Millennium Prize. Lo ha fatto con 10.000 agenti, tre milioni di messaggi e 88 ore di calcolo, e il risultato sono 166 pagine e centinaia di migliaia di righe di codice formale che quasi nessuno vuole leggere. Poi sono arrivate centinaia di altre dimostrazioni, comprese alcune sull’ipotesi di Riemann, lasciate su GitHub perché le controllino altri. Il problema è chiuso, ma nessuno sa spiegare alla lavagna perché quel vortice rompe tutto: la dimostrazione c’è, la comprensione no.
Da qui la crisi che Fry descrive, simile a quella di Lee Sedol dopo AlphaGo: se una macchina chiude i problemi senza produrre comprensione, la ricerca deve ridire a che cosa servono i problemi aperti. Il suo giudizio su OpenAI è duro, «conquest over stewardship», e va letto come quello di una parte. Le dimostrazioni, lei stessa lo lascia intendere, non sono ancora state verificate.