Il Nobel per la Fisica 2024 è stato assegnato a John Hopfield e Geoffrey E. Hinton che hanno aperto la strada alla realizzazione delle reti neurali e gettato le basi per l'apprendimento delle macchine e l'IA.
L’americano Hopfield e il britannico Hinton hanno avuto il merito di avere utilizzato gli strumenti della fisica per mettere a punto i metodi che hanno gettato le basi per l’apprendimento delle macchine. Lavorando in modo indipendente, i due hanno aperto un campo di ricerca nuovo e rivoluzionario, che ha portato a sviluppi importanti, fino a rendere possibili i sistemi di intelligenza artificiale e a rivoluzionare sia la ricerca scientifica, sia la vita quotidiana.
Attualmente computer e robot non sono in grado di pensare, ma grazie alle reti neurali possono imitare alcune funzioni complesse tipiche del cervello umano, come la memoria e l’apprendimento. Grazie alle ricerche condotte da Hopfield e Hinton si è passati dai tradizionali programmi per i computer, basati su descrizioni chiare e puntuali per generare risultati, all’apprendimento automatico, nel quale il computer apprende per mezzo di esempi e su questa base riesce ad affrontare problemi troppo vaghi e complessi per essere gestiti con istruzioni puntuali. Un esempio è l'interpretazione di un'immagine per identificare gli oggetti in essa contenuti.
I Nobel che hanno connesso biologia e informatica, apripista verso le macchine del futuro
L'americano John J. Hopfield (91 anni) una lunga carriera scientifica conclusa nell'Università di Princeton, e Geoffrey Hinton (77 anni), nato in Gran Bretagna e naturalizzato canadese, dividono equamente il Nobel per la Fisica, risultato di una lunga carriera di frontiera, alimentata dal dialogo fra discipline diverse come la biologia, la fisica, la psicologia e l'informatica e aperta a sviluppi straordinari, dei quali soprattutto Hinton ha intuito i possibili rischi.
John Hoplfield è nato negli Stati Uniti, a Chicago, nel 1933, da una coppia di fisici polacchi. Si è laureato allo Swarthmore College nel 1954 e nel 1958 ha conseguito il dottorato di ricerca in Fisica alla Cornell University. Per due anni ha lavorato come teorico nei laboratori Bell, ai quali è rimasto però legato per i successivi 35 anni. In seguito ha insegnato Fisica all'Università della California e Berkeley poi in quella di Princeton e quindi si è trasferito al California Institute of Technology (Caltech), dove nel 1986 è stato tra i fondatori del programma di Calcolo e sistemi neurali e dove ha insegnato Chimica e Biologia. E' poi tornato a Princeton, dove ha insegnato Biologia molecolare. Fisica e biologia sono stati i punti di riferimento di tutta la sua produzione scientifica, fino alle ricerche sulle reti neurali artificiali.
Geoffrey Hinton (77 anni) è nato a Londra nel 1947, dove nel 1970 ha studiato psicologia sperimentare al al King's College a Cambridge e nel 1978 ha conseguito il dottorato all'Università di Edimburgo con una ricerca sull'intelligenza artificiale. Quindi ha lavorato nell'Università del Sussex ma poi, per la difficoltà nel trovare finanziamenti per ricerca in Gran Bretagna, si è trasferito negli Stati Uniti, nell'Università della California a San Diego e un semestre più tardi all'Università Carnegie Mellon, dove ha lavorato dal 1982 al 1987.
In seguito alla decisione del presidente Ronald Reagan di finanziare le ricerche di intelligenza artificiale a scopo militare, nel 1987 Hinton si è trasferito in Canada, dove ha insegnato informatica all'Università di Toronto e dove è stato titolare della cattedra di apprendimento automatico. Nel 1998 ha fondato un'unità di ricerca di neuroscienze computazionali presso l'University College di Londra, che ha diretto fino al 2001. Nel 2012 ha tenuto un corso gratuito sulle reti neurali artificiali online e nel marzo 2013 è stato assunto da Google in seguito dell'acquisizione della società DNNresearch, da lui fondata, e da allora divide il suo tempo tra l'università e il lavoro presso Google. Nel 2017 presso Google Brain, ha fondato il Vector Institute for Artificial Intelligence a Toronto, di cui è consulente scientifico. E' stato fra i progettisti della rete neurale profonda AlexNet eha lavorato in particolare sia sull'analisi delle immagini sia sulla visione artificiale.
Nel 2018 le sue ricerche lo hanno portato a vincere il premio Turing, il più prestigioso nelle scienze informatiche, insieme a Yoshua Bengio e Yann LeCun, considerati i pionieri delle ricerche sull'apprendimento profondo.
Nel 2023, infine, ha annunciato le sue dimissioni da Google per poter "parlare liberamente dei rischi dell'intelligenza artificiale".
Dal Nobel Hinton, uno dei padri dell'IA, monito sui pericoli
Geoffrey Hinton a maggio 2023 fece scalpore perchè si dimise da Google e lanciò un monito sui "troppi pericoli" di questa tecnologia.
In una intervista al Nyt, dopo le sue dimissioni da Google, Hinton ha commentato lo scenario in cui l’IA potrebbero diventare più intelligenti e performanti delle menti che l’hanno progettata: “La maggior parte delle persone pensava che fosse del tutto fuori luogo. E anche io lo pensavo. Pensavo che fosse lontano dai 30 ai 50 anni o anche di più. Ovviamente, non lo penso più”, ha detto.
I commenti
Parisi, il Nobel per la Fisica 2024 alle pietre miliari dell'IA
E' un Nobel alle pietre miliari dell'intelligenza artificiale, quello assegnato alla Fisica per il 2024, e la dimostrazione di come la Fisica sia una disciplina dai confini sempre più fluidi e in continua espansione: così Giorgio Parisi, premiato nel 2021 con il Nobel per la Fisica, commenta il premio assegnato oggi alle ricerche di John Hopfield e Geoffrey Hinton, che hanno portato a realizzare le reti neurali artificiali.
"Un premio Nobel per le scoperte rivoluzionarie e lo sviluppo delle reti neurali artificiali che costituiscono le pietre miliari dell'IA è una garanzia", osserva Parisi. "Penso che il premio Nobel per la fisica - prosegue - dovrebbe continuare a diffondersi in più regioni della conoscenza fisica: la fisica sta diventando sempre più ampia e contiene molte aree di conoscenza che in passato non esistevano o non facevano parte della fisica. In poche parole, la fisica è quella parte della scienza che dipende essenzialmente dalla matematica ed è in grande espansione sia per motivi concettuali sia per l'incredibile potenza dei moderni computer".
Parisi cita quindi la motivazione che nel 2022 ha portato ad assegnare la medaglia Boltzmann a Hopfield: "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". Una motivazione con la quale Parisi si dice "pienamente d'accordo", così come sul premio Nobel, decisamente "meritato".
Calderalli (Cnr, il Nobel per la Fisica ai pionieri dell'IA
Un Nobel alle ricerche pionieristiche che hanno portato all'Intelligenza artificiale, quello assegnato a John Hopfield e Geoffrey Hinton: lo rileva Guido Caldarelli, direttore dell'Istituto dei sistemi complessi del Consiglio nazionale delle ricerche di Roma (Cnr-Isc). Il premio Nobel "riconosce l'importanza del lavoro svolto da Hopfield e Hinton nel gettare le basi dell'intelligenza artificiale", osserva Caldarelli. "Il modello introdotto da Hopfield, primo fra tanti modelli di reti, si ispira al funzionamento del cervello introducendo - osserva - una rete artificiale in cui i nodi rappresentano i neuroni del nostro cervello che si organizzano per mezzo di collegamenti che possono essere rafforzati o indeboliti a seconda dell'addestramento che si compie sulla rete. All'inizio - rileva - le connessioni sono generali, ma è l'evoluzione (l'uso) che seleziona quali collegamenti rimangono importanti rispetto agli altri. Nonostante la sua semplicità questo modello ha rappresentato la base per i successivi studi sul riconoscimento di schemi di dati".
Caldarelli rileva inoltre che "Hinton ha introdotto in questo campo la cosiddetta Macchina di Boltzmann, un modello di vetri di spin stocastico che può essere utilizzato per riconoscere elementi caratteristici in un insieme di dati, e che permette di poter realizzare un parallelo fra il processo di apprendimento di questi algoritmi e i fenomeni fisici del campo della complessità" e aggiunge che il Nobel alla Fisica 2024 "delinea chiaramente il contributo della fisica statistica -saldamente presente in entrambi gli approcci- alla comprensione di questo campo di ricerca e alla creazione di nuove tecnologie".