I due scienziati, è la motivazione del premio, hanno aperto la strada alla realizzazione delle reti neurali e gettato le basi per l'apprendimento delle macchine e l'Ia
Il Nobel per la Fisica 2024 è stato assegnato a John J. 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. Il premio è stato assegnato ai due scienziati "per scoperte e invenzioni fondamentali che consentono l’apprendimento automatico con reti neurali artificiali". I due si divideranno 11 milioni di corone svedesi, circa 968mila euro.
Il Premio Nobel per la Fisica 2024
L'americano Hopfield (della Princeton University) e il britannico Hinton (dell'University of Toronto), ha spiegato l'Accademia reale svedese delle Scienze, hanno avuto il merito di aver 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. Al momento 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.
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Le motivazioni
“I due premi Nobel per la Fisica di quest’anno hanno utilizzato strumenti della fisica per sviluppare metodi che costituiscono il fondamento del potente machine learning di oggi. John Hopfield ha creato una memoria associativa in grado di archiviare e ricostruire immagini e altri tipi di modelli nei dati. Geoffrey Hinton ha inventato un metodo in grado di trovare autonomamente proprietà nei dati e quindi eseguire compiti come identificare elementi specifici nelle immagini”, si legge sul sito del Nobel.
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Chi è Geoffrey Hinton
Geoffrey E. Hinton è nato nel 1947 a Londra e insegna alla University of Toronto, in Canada. Nel 1970 ha studiato psicologia sperimentare al King's College a Cambridge e nel 1978 ha conseguito il dottorato all'Università di Edimburgo con una ricerca sull'intelligenza artificiale. Ha lavorato nell'Università del Sussex ma poi, per la difficoltà nel trovare finanziamenti per la ricerca in Gran Bretagna, si è trasferito negli Stati Uniti, all'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. Nel marzo 2013 è stato assunto da Google. Nel 2017, presso Google Brain, ha fondato il Vector Institute for Artificial Intelligence a Toronto, di cui è consulente scientifico. È stato fra i progettisti della rete neurale profonda AlexNet e ha 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.
Uno dei padri dell'Intelligenza artificiale
Il 77enne Hinton è uno dei padri dell'Intelligenza artificiale. A maggio 2023 ha fatto scalpore perchè si è dimesso da Google e ha lanciato un monito sui "troppi pericoli" di questa tecnologia. Hinton, britannico di nascita ma con passaporto canadese, è un pioniere della ricerca sulle reti neurali e sul "deep learning", che gli hanno fatto vincere nel 2018 il prestigioso premio Turing Award e che hanno spianato la strada ai sistemi di intelligenza artificiale. Ha collaborato per 10 anni con Google, poi nel 2023 si è dimesso dal gigante tecnologico proprio per poter "parlare liberamente dei rischi dell'intelligenza artificiale". Era entrato in Google nel 2013, dopo che Big G si era comprata una società fondata da lui e due suoi studenti (uno dei due è Ilya Sutskever, che ha lavorato per OpenAI, casa madre di ChatGpt): i tre avevano sviluppato una rete neurale che imparava da sola a identificare oggetti comuni dopo aver analizzato migliaia di foto. In una intervista al Nyt, dopo le sue dimissioni da Google, Hinton aveva 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 discussione. E anche io lo pensavo. Pensavo che fosse lontano dai 30 ai 50 anni o anche di più. Ovviamente, non lo penso più", ha spiegato.
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Chi è John Hopfield
John J. Hopfield è nato a Chicago nel 1933: ha 91 anni e alle spalle una lunga carriera scientifica conclusa nell'Università di Princeton. Nato 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 legato per i successivi 35 anni. In seguito ha insegnato Fisica all'Università della California e a Berkeley, poi in quella di Princeton e poi 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. Poi è 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.