Il Premio Nobel per la Fisica 2024 ai padri del moderno machine learning
Il Premio Nobel Fisica 2024 è stato assegnato a due straordinari scienziati che hanno rivoluzionato il campo dell’intelligenza artificiale attraverso l’applicazione della fisica statistica.
John J. Hopfield (fisico e biologo dell’Università di Princeton) e Geoffrey Hinton (informatico e neuroscienziato dell’Università di Toronto) sono stati riconosciuti per il loro lavoro pionieristico nello sviluppo di metodi fondamentali per il machine learning moderno.
Chi sono i vincitori del Premio Nobel per la Fisica 2024?
John Hopfield è noto per il suo lavoro innovativo nel campo delle reti neurali. La sua ricerca ha portato allo sviluppo di una memoria associativa, un sistema in grado di conservare e ricostruire immagini e pattern complessi. Questo approccio ha aperto nuove frontiere nelle applicazioni pratiche dell’intelligenza artificiale, rendendo possibile il riconoscimento e l’elaborazione di dati complessi con maggiore efficienza e precisione.
Geoffrey Hinton ha contribuito in modo significativo all’evoluzione delle tecnologie di deep learning. Il suo metodo permette ai sistemi di trovare autonomamente proprietà nei dati, facilitando compiti come l’identificazione di elementi specifici nelle immagini. Hinton è spesso considerato uno dei padri fondatori dell’intelligenza artificiale moderna e il suo lavoro continua a influenzare profondamente il campo.
«I due premi Nobel per la fisica di quest’anno hanno utilizzato gli strumenti della fisica per sviluppare metodi che sono alla base del potente apprendimento automatico di oggi», secondo quanto dichiarato dal comitato del Nobel.
La scoperta premiata: le reti neurali artificiali
La combinazione delle scoperte di Hopfield e Hinton ha creato le basi per potenti tecnologie di machine learning, utilizzate oggi in una vasta gamma di applicazioni, dalla diagnostica medica al riconoscimento vocale. Mediante l’integrazione di strumenti della fisica statistica, hanno reso possibile la creazione di modelli computazionali che possono analizzare e interpretare dati con una precisione senza precedenti.
Le reti neurali artificiali rappresentano un pilastro fondamentale nel machine learning, ispirandosi al funzionamento del cervello umano.
Questi modelli di intelligenza artificiale sono costituiti da nodi interconnessi, analoghi ai neuroni biologici, nonché organizzati in strati. Ogni strato elabora i dati e trasmette le informazioni al successivo, consentendo alla rete di apprendere modelli complessi dai dati forniti.
L’uso delle reti neurali è cruciale in settori come il riconoscimento di immagini, il riconoscimento vocale e la traduzione automatica, costituendo la base per l’intelligenza artificiale generativa come ad esempio ChatGPT di OpenAI o Gemini di Google.
John Hopfield, fisico e biologo, ha rivoluzionato l’IA negli anni ’80 sviluppando il modello Hopfield, dimostrando la capacità delle reti neurali di immagazzinare e recuperare informazioni simili alla memoria associativa del cervello.
Geoffrey Hinton, “padrino del deep learning“, ha sviluppato l’algoritmo di backpropagation, essenziale per l’addestramento delle reti neurali e ha avanzato l’apprendimento delle word embeddings, migliorando la comprensione del linguaggio naturale da parte delle macchine.
Nel 2013, Hinton si è unito a Google, contribuendo allo sviluppo del deep learning e continuando la sua ricerca presso il Vector Institute di Toronto. Il Turing Award del 2018 ha riconosciuto i suoi contributi fondamentali all’IA.
Ellen Moons, del comitato Nobel dell’Accademia reale svedese, ha osservato che i due premiati hanno applicato i principi della fisica statistica per progettare reti neurali come memorie associative, con un impatto significativo sulla nostra vita quotidiana, dal riconoscimento facciale alla traduzione linguistica.
Il Nobel per la fisica, accompagnato da un premio di 11 milioni di corone svedesi, celebra l’eredità di Alfred Nobel e riconosce le scoperte che stanno plasmando il futuro della tecnologia e della scienza.
Il comportamento collettivo delle reti di neuroni
Perché il lavoro di Hopfield e Hinton sulle reti di neuroni artificiali ha ricevuto il Premio Nobel Fisica 2024?
La risposta si trova nelle prime righe dell’articolo di Hopfield del 1982.
Dopo aver lasciato Princeton per il California Institute of Technology, Hopfield si è concentrato sulla neurobiologia, interrogandosi se le reti neurali memorizzino grazie a un comportamento collettivo spontaneo.
Questo fenomeno si osserva anche in fisica, come nei materiali magnetici, dove gli atomi si allineano a formare domini magnetici. Analogamente, nelle reti neurali, i neuroni (come gli atomi) e il loro stato di attivazione (come lo spin) interagiscono.
Le connessioni sinaptiche si rafforzano con attivazioni simultanee, simili agli spin allineati che riducono l’energia del sistema magnetico. Le reti neurali, quindi, possono avere stati stazionari simili ai domini magnetici. Questa capacità del cervello di riconoscere schemi rimanda agli stati stazionari dei sistemi fisici, dove uno schema distorto viene associato a quello memorizzato.
Le reti costruite da Hopfield erano deterministiche, capaci di riconoscere un certo numero di schemi precisi, gli stati stazionari. Questo metodo può funzionare per riconoscere lettere scritte a mano, ma non è abbastanza flessibile per compiti più complessi, come identificare la presenza di un cane in un’immagine.
Non esiste uno schema preciso di cosa sia un cane. Tra il 1983 e il 1985, Hinton, insieme all’informatico David Ackley e al biofisico Terrence Sejnowski, sviluppò una versione più flessibile della rete di Hopfield, chiamata macchina di Boltzmann.
Hinton e la macchina di Boltzmann
Hinton ha ampliato il lavoro di Hopfield applicando i principi della fisica statistica, una teoria fondamentale utilizzata per descrivere sistemi composti da molte componenti simili, come le molecole di un gas.
Sebbene non sia possibile monitorare ogni singola molecola in un gas, è possibile esaminare collettivamente queste particelle per dedurre proprietà del gas come temperatura e pressione.
La fisica statistica permette di analizzare gli stati in cui le componenti di un sistema possono coesistere. Alcuni stati sono più probabili di altri, a seconda della quantità di energia disponibile, descritta in un’equazione formulata dal fisico Ludwig Boltzmann nel XIX secolo.
La rete di Hinton si basa su questa equazione e fu descritta nel 1985 come macchina di Boltzmann.
La macchina di Boltzmann può essere vista come un sistema magnetico in cui gli spin si muovono a causa della temperatura, che Hopfield aveva fissato a zero.
Il “rumore” introdotto dalla temperatura consente alla macchina di Boltzmann di classificare ciascuna immagine statisticamente, basandosi su un insieme di versioni di quello schema che le vengono presentate. Questa capacità è fondamentale per il concetto di addestramento delle reti neurali che utilizziamo oggi.
La macchina di Boltzmann utilizza due tipi principali di nodi: i nodi visibili, a cui vengono fornite le informazioni, e i nodi nascosti, che formano uno strato interno.
I nodi nascosti e le loro connessioni contribuiscono all’energia complessiva della rete, influenzandone il funzionamento. La macchina di Boltzmann apprende attraverso esempi, anziché istruzioni dirette. Viene addestrata aggiornando i valori delle connessioni nella rete, in modo che i pattern di esempio forniti ai nodi visibili abbiano la massima probabilità di verificarsi quando la macchina è operativa.
Sulla strada delle reti neurali moderne
Le reti di Hopfield e le macchine di Boltzmann sono conosciute come reti neurali artificiali ricorrenti, in cui ogni neurone può essere connesso a tutti gli altri neuroni della rete.
Nella seconda metà degli anni Ottanta, Geoffrey Hinton iniziò a sviluppare un altro tipo di reti neurali, chiamate feed-forward. Queste reti assomigliano molto a quelle moderne che alimentano le applicazioni più di successo.
Nei modelli feed-forward, i neuroni sono disposti in strati sequenziali, immaginati da sinistra a destra, e l’attivazione dei neuroni di uno strato dipende solo dagli input provenienti dallo strato precedente. Hinton, insieme a David Rumelhart e Ronald Williams, dimostrò che queste reti neurali potevano essere utilizzate per compiti di classificazione grazie a una strategia di allenamento nota come backpropagation. In questo processo, scoprirono che la presenza di strati nascosti di neuroni consentiva di risolvere compiti precedentemente impossibili.
Un importante progresso avvenne nel 1989, quando Hinton, in collaborazione con Yann LeCun e Yoshua Bengio, comprese che per processare efficacemente le immagini era necessario sintetizzare le informazioni nei pixel di un’immagine. Proposero quindi le convolutional neural networks come soluzione.
Questa tecnica riduce la complessità della rete neurale diminuendo il numero di neuroni e connessioni, e sfrutta le forti correlazioni tra pixel adiacenti. In altre parole, nelle immagini con molti pixel, la probabilità che i pixel vicini siano dello stesso colore è elevata, dato che le aree di “riempimento” sono molto più estese rispetto ai “bordi”, dove i pixel adiacenti spesso differiscono in colore.
Negli ultimi decenni, i progressi tecnologici hanno radicalmente trasformato il panorama dell’intelligenza artificiale. Nei primi anni 2000, le capacità di calcolo sono aumentate significativamente, grazie soprattutto all’introduzione delle GPU e all’accesso a grandi quantità di dati attraverso Internet e i social media.
Questo ha permesso alle reti neurali profonde, in particolare alle convolutional neural network, di raggiungere risultati straordinari, come dimostrato nel 2012 con un risultato considerato inarrivabile nella classificazione delle immagini.
Da allora, lo sviluppo delle reti neurali profonde ha subito un’accelerazione impressionante, in particolare con l’introduzione dei transformer, che stanno alla base di grandi modelli di linguaggio come ChatGPT di OpenAI e Gemini di Google. Questi modelli sono capaci di generare testi realistici su un’ampia gamma di argomenti. I chatbot rappresentano i primi esempi di una categoria di modelli di machine learning nota come AI generativa, che comprende anche sistemi per generare immagini o video a partire da descrizioni testuali, fino ai cosiddetti deep fake.
Le capacità dell’AI generativa hanno innescato un vivace dibattito pubblico.
Da un lato, c’è preoccupazione per la minaccia esistenziale che queste tecnologie potrebbero rappresentare, soprattutto a causa della loro abilità nel creare immagini false ma convincenti, alimentando così la disinformazione. Dall’altro, c’è la promessa di liberare l’umanità dai compiti più ripetitivi e difficili, potenziandone l’intelligenza.
Un contributo significativo a questo dibattito è arrivato da Geoffrey Hinton, che nel maggio dello scorso anno si è dimesso da Google per esprimere liberamente le sue preoccupazioni sui rischi dell’IA che ha aiutato a sviluppare. Hinton ha sottolineato il pericolo che questi sistemi possano sfuggire al nostro controllo, ribadendolo durante la conferenza stampa di annuncio del Premio Nobel per la Fisica 2024.
Questa evoluzione continua a sollevare questioni cruciali sull’uso e l’etica dell’intelligenza artificiale, rendendola un argomento di grande interesse e importanza nel panorama tecnologico globale.
Prospettive dai vincitori e dagli esperti
In un’intervista recente, Geoffrey Hinton ha sottolineato l’importanza di continuare a esplorare i confini tra intelligenza artificiale e neuroscienze.
“Comprendere come il cervello umano elabora le informazioni può fornire chiavi fondamentali per migliorare ulteriormente le tecnologie AI” ha dichiarato. Inoltre, Hinton ha espresso ottimismo riguardo all’uso delle reti neurali per affrontare problemi di intelligenza artificiale generale, non solo limitati a singole applicazioni.
Sono stati fatti anche importanti progressi nella comprensione dello sviluppo delle reti neurali e nel loro possibile impatto sulla società. Yoshua Bengio, vincitore del Premio Turing 2018 insieme a Hinton e LeCun, è uno dei più importanti esperti in questo campo ed è stato recentemente intervistato sulle prospettive future dell’intelligenza artificiale. Bengio ha sottolineato il rilievo di sviluppare sistemi AI che possano apprendere in modo autonomo, affermando che “l’apprendimento profondo è una tecnologia molto potente, ma non ancora un’intelligenza generale“.
Ha anche discusso la necessità di considerare seriamente le implicazioni etiche delle tecnologie AI e di coinvolgere esperti in diversi campi per affrontare questi problemi.
In definitiva, siamo solo all’inizio di un’era di rapido sviluppo delle tecnologie AI e le reti neurali rappresentano una parte essenziale di questo processo.
Con la continua ricerca e collaborazione tra scienziati informatici, neuroscienziati ed esperti in etica, possiamo sperare di utilizzare queste tecnologie per migliorare il nostro mondo in modi sorprendenti ed eticamente responsabili.
Il Premio Nobel per la Fisica 2024 onora due scienziati che hanno trasformato il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Con il loro lavoro, Hopfield e Hinton non solo hanno ampliato i confini della fisica e dell’intelligenza artificiale, ma hanno anche acceso l’immaginazione di molti, invitandoci a esplorare nuovi orizzonti scientifici.