Sono due pionieri dell’intelligenza artificiale e dei sistemi di apprendimento delle macchine i vincitori del Premio Nobel per la Fisica. Il riconoscimento è andato al 91enne scienziato statunitense John Hopfield e al 76enne anglo-canadese Geoffrey Hinton per il loro rispettivo lavoro sull'”apprendimento automatico”, alla base dello sviluppo dell’AI.
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Le motivazioni del Premio Nobel
Entrambi, si legge nella motivazione dell’Accademia di Stoccolma, dagli anni ’80 in poi “hanno utilizzato gli strumenti della fisica per sviluppare metodi che costituiscono la base dei potenti sistemi di apprendimento automatico di oggi”. Hopfield, professore a Princeton, e Hinton, docente all’Università di Toronto, in Canada, sono stati premiati “per le loro scoperte e invenzioni fondamentali che consentono l’apprendimento automatico utilizzando le reti neurali artificiali”. Il londinese Hinton, in particolare, è considerato uno dei padri dell’AI perché ha sviluppato nel dettaglio il “deep learning” alla base di ChatGpt. Lo scorso aveva lasciato Google per il timore che la realtà generata dall’intelligenza artificiale possa sovrastare quella reale, impedendo di distinguere il vero dal falso.
Le ricerche di Hopfield e Hinton
Quando parliamo di intelligenza artificiale, spesso intendiamo l’apprendimento automatico tramite reti neurali artificiali, una tecnologia ispirata alla struttura del cervello. In una rete neurale artificiale, i neuroni del cervello sono rappresentati da nodi con valori diversi. Questi si influenzano a vicenda in modo simile alle sinapsi, le connessioni funzionali tra due cellule nervose o fra una cellula nervosa e l’organo periferico di reazione, le quali possono essere rese più forti o più deboli. John Hopfield ha inventato una rete neurale che usa un metodo per salvare e ricreare “pattern”: possiamo immaginare i nodi come pixel e la rete di Hopfield si rifà allo “spin atomico”, una proprietà che rende ogni atomo un piccolo magnete. Hinton ha utilizzato la rete di Hopfield come base per una nuova rete che utilizza un metodo diverso ovvero “la macchina di Boltzmann” usata per classificare immagini o creare nuovi esempi del tipo di pattern su cui è stata addestrata. Lo scienziato americano ha utilizzato strumenti tratti dalla fisica statistica, la scienza dei sistemi costruiti da molti componenti simili, aprendo la strada per “istruire” ChatGpt, il chat bot sviluppato da OpenAI e specializzato nella conversazione con un utente umano.
Chi sono Hopfield e Hinton
L’americano John J. Hopfield (91 anni) e 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.
Hoplield 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. È 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 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”.
