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Per anni i ricercatori di informatica teorica si sono scontrati con un enigma: fino a che punto si possono ridurre gli errori nei sistemi di calcolo quantistico? Ora arriva una risposta inattesa, e a darla non è stato un umano, ma GPT-5, l’AI di OpenAI.
Il problema riguarda QMA, l’equivalente quantistico di una classe di problemi complessi molto studiata in informatica, chiamata NP. In parole semplici, si tratta di capire se un computer quantistico può verificare la validità di una prova (una sorta di “testimonianza quantistica”) con un margine di errore sempre più piccolo. Da anni si sapeva che l’errore poteva ridursi parecchio, ma nessuno riusciva a dimostrare se esistesse un limite invalicabile.
Scott Aaronson, professore all’Università del Texas, e Freek Witteveen, ricercatore ad Amsterdam, stavano lavorando proprio su questo. A un certo punto, Aaronson ha chiesto aiuto a GPT-5. Le prime risposte dell’AI non hanno portato a nulla, ma insistendo è arrivata l’idea chiave: guardare il problema con una nuova funzione matematica capace di misurare quanto si poteva davvero ridurre l’errore.
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