Premio Nobel per la Fisica 2024: John Hopfield e Geoffrey Hinton
John Hopfield e Geoffrey Hinton sono stati insigniti del Premio Nobel per la Fisica 2024 “per le loro scoperte e invenzioni fondamentali che hanno reso possibile l'apprendimento automatico con le reti neurali artificiali”, ponendo le fondamenta per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale (IA) moderna. Le loro innovazioni, ispirate al funzionamento del cervello umano e a diversi metodi della fisica statistica, hanno trasformato il campo dell'apprendimento automatico, aprendo la strada a numerose applicazioni pratiche e scientifiche di vasta portata.
Contributi chiave
John Hopfield, oggi 91enne, dell'Università di Princeton, ha introdotto la "rete di Hopfield", un modello di memoria associativa artificiale che utilizza una dinamica energetica per memorizzare e ricostruire schemi. Ogni configurazione della rete corrisponde a uno stato energetico, e l'obiettivo è minimizzare questa energia attraverso il processo di apprendimento. Le reti di Hopfield sono particolarmente utili per il riconoscimento di schemi distorti e per la risoluzione di problemi di ottimizzazione. Inoltre, possono essere considerate come modelli fisici in cui gli stati stabili fungono da attrattori, facilitando il recupero delle informazioni anche in presenza di dati parziali o corrotti. Grazie ai suoi contributi, Hopfield era stato già insignito della medaglia Boltzmann della IUPAP (l'Unione Internazionale di Fisica Pura e Applicata) "per avere esteso i confini della fisica statistica ai fenomeni della vita, dalla correzione cinetica nella trasmissione dell'informazione a livello molecolare alla dinamica delle reti neurali, creando un nuovo linguaggio per pensare alla computazione nel cervello”.
Geoffrey Hinton, 76 anni, dell'Università di Toronto, e’ unanimemente noto come un pioniere dell’IA moderna ed ha sviluppato numerose influenti idee, tra cui la "macchina di Boltzmann" e l'algoritmo di backpropagation. La macchina di Boltzmann, ispirata ai principi della termodinamica statistica, è un tipo di rete neurale stocastica capace di apprendere in modo non supervisionato. In questo modello, i neuroni possono assumere stati binari (attivi o inattivi) e le connessioni tra di essi hanno pesi che vengono aggiustati durante l'apprendimento. La macchina di Boltzmann cerca di minimizzare una funzione di energia, simile all'energia libera in termodinamica, per trovare configurazioni ottimali che rappresentino al meglio i dati di input. L'algoritmo di backpropagation, è fondamentale per l'addestramento delle reti neurali artificiali profonde. Funziona propagando all'indietro l'errore di previsione attraverso i livelli della rete, consentendo l'aggiustamento dei pesi sinaptici per minimizzare tale errore. Questo processo iterativo permette alla rete di apprendere rappresentazioni gerarchiche sempre più astratte e utili dei dati di input. Hinton è stato inoltre il supervisore di numerosi studenti e postdoc che hanno poi contributo a rivoluzionare il campo dell'IA, tra cui Yann LeCun (Chief AI Scientist presso META, noto per lo sviluppo delle reti neurali convoluzionali) e Ilya Sutskever (CEO di Safe Superintelligence Inc, co-fondatore ed ex Chief Scientist di OpenAI). Nel 2018, Hinton è stato insignito del premio Turing, considerato il "Nobel dell'informatica", per i suoi contributi pionieristici all'intelligenza artificiale, in particolare per le reti neurali profonde e l'apprendimento automatico.
Impatto e sviluppi recenti
Le innovazioni di Hopfield e Hinton hanno gettato le basi per i rapidi progressi che vediamo oggi nell'IA, rendendo i sistemi più autonomi, adattivi ed efficaci in un'ampia gamma di settori, dalla medicina all'elaborazione del linguaggio naturale, dalla fisica alla biologia e all’ingegneria.
Per esempio, in fisica ed astronomia, l'IA viene utilizzata, tra le altre cose, per analizzare dati complessi provenienti da esperimenti di fisica delle particelle, per simulare sistemi quantistici, per facilitare l’analisi di enormi quantità di dati cosmologici e nella ricerca di esopianeti. In biologia, le reti neurali contribuiscono, tra l'altro, a predire la struttura delle proteine e a interpretare dati genomici. Nell'ingegneria, l'IA viene impiegata in vari ambiti, inclusa l'ottimizzazione dei processi di produzione e lo sviluppo di veicoli autonomi. L'IA sta dimostrando grande potenziale anche in medicina, ad esempio supportando la diagnosi e il trattamento di numerose patologie grazie a tecniche di analisi delle immagini tramite reti neurali artificiali (soprattutto in campo oncologico), o accelerando il design di nuovi farmaci.
Il loro lavoro ha aperto la strada a modelli di intelligenza artificiale che stanno avendo un impatto significativo non solo nella ricerca, ma anche a livello di assistenza nella vita quotidiana di milioni di persone. Tra questi, i grandi modelli di linguaggio come GPT (Generative Pre-trained Transformer) di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google, LLAMA di Meta e tanti altri, che dimostrano capacità sorprendenti nella comprensione e generazione del linguaggio naturale, nella risoluzione di problemi complessi e nell'assistenza in vari compiti cognitivi.
Recentemente, Hinton ha attirato l'attenzione per le sue preoccupazioni riguardo allo sviluppo sicuro dell'IA. Nonostante il suo ruolo pionieristico nel campo, ora si batte per aumentare la consapevolezza sui potenziali rischi legati all'avanzamento rapido di questa tecnologia, sottolineando l'importanza di sviluppare un'IA che sia non solo potente, ma anche sicura e allineata con i valori umani.
Il Premio Nobel a Hopfield e Hinton non solo riconosce il loro contributo fondamentale alla fisica e all'informatica, ma sottolinea anche l'importanza crescente dell'IA nel panorama scientifico contemporaneo, aprendo nuove frontiere di ricerca e dibattito etico. Le innovazioni di Hopfield e Hinton sono fondamentali per comprendere come l'intelligenza artificiale sia diventata una componente indispensabile del nostro mondo, rendendo i sistemi più autonomi, adattivi ed efficaci in ambiti sempre più estesi.