Il futuro dell’intelligenza artificiale: il premio Nobel per la fisica 2024

Il futuro dell’intelligenza artificiale sta prendendo forma grazie a pionieri come John J. Hopfield e Geoffrey E. Hinton, premiati con il premio Nobel per la Fisica 2024. Essi, grazie all’impiego di strumenti della fisica, sono riusciti a sviluppare dei metodi che oggi sono alla base del machine learning. Le loro scoperte stanno plasmando una rivoluzione tecnologica che cambierà il mondo come lo conosciamo. In questo articolo approfondiremo il contributo di questi scienziati pionieri per fare chiarezza su come sarà il futuro dell’intelligenza artificiale.

Machine Learning: l’evoluzione dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale ha radici che risalgono agli anni ’50, quando pionieri come Alan Turing si chiedevano se le macchine potessero “riuscire a pensare”. Da allora, ci sono stati vari tentativi di imitare il pensiero umano, ma è stato solo con lo sviluppo del machine learning che l’IA ha iniziato a fare reali progressi.

Il machine learning è il cuore pulsante dell’intelligenza artificiale moderna. È quella branca dell’intelligenza artificiale che permette di creare dei sistemi che apprendono e migliorano le proprie performance in base ai dati che utilizzano.

I sistemi di apprendimento sono suddivisi in due categorie:

• Apprendimento supervisionato: pensiamo a un bambino piccolo. Con l’apprendimento supervisionato si vuole insegnare al bambino che cosa è una mela, piuttosto che una pera, facendogli vedere gli oggetti in questione così che, con la supervisione di che glielo insegna, riesca a distinguere i due frutti. Proprio come il bambino che impara questa distinzione con supervisione di un adulto, l’apprendimento supervisionato si basa su input precisi per addestrare i modelli. Gli esempi di dati forniti insegnano al sistema come riconoscere, classificare e risolvere problemi specifici.

• Apprendimento non supervisionato: se prendiamo ancora una volta l’esempio del bambino, con l’apprendimento non supervisionato si porta il bambino a imparare grazie alla sua esperienza, senza che ci sia un “istruttore” che supervisioni il suo stato di crescita. L’apprendimento non supervisionato è come un bambino lasciato esplorare da solo, imparando dagli oggetti circostanti senza istruzioni. Questo approccio consente quindi alle macchine di identificare pattern e informazioni senza una guida esplicita.

Questi due concetti stanno alla base del machine learning, in quanto grazie ad essi, i modelli di IA stanno diventando sempre più intelligenti e riescono a comprendere ed eseguire diversi compiti, in base al tipo di apprendimento utilizzato. Ad esempio, nei sistemi di guida autonoma, le auto imparano a distinguere tra pedoni, segnali stradali e veicoli; in campo medico, invece l’IA è in grado di analizzare immagini diagnostiche per identificare problematiche con una precisione sempre maggiore.

La Rete di Hopfield: memorie artificiali ispirate al cervello umano

John J. Hopfield è un fisico e neuroscienziato americano noto per i suoi contributi fondamentali nel campo delle reti neurali artificiali. Il contributo di Hopfield, premiato con il Nobel, risiede, oltre a sviluppi nella biologia computazionale, nella creazione della cosiddetta Rete di Hopfield, un tipo di rete neurale artificiale che usa un metodo per salvare e ricreare schemi ricorrenti, ovvero simulando le capacità del cervello umano nel ricordare le cose o ricostruire immagini distorte. Questa skill è stata resa possibile grazie all’introduzione della memoria associativa che può appunto ricordare schemi di dati e che ha un metodo per ricrearli.

La rete di Hopfield utilizza la fisica che descrive le caratteristiche di un materiale dovute al suo spin (la proprietà che rende ogni atomo un piccolo magnete). Nel suo complesso, è infatti descritta in un modo equivalente all’energia nel sistema di spin, ed è addestrata a trovare valori per le connessioni tra i nodi in modo che le immagini salvate abbiano una bassa energia. Quando alla rete di Hopfield viene fornita un’immagine distorta o incompleta, essa lavora metodicamente attraverso i nodi e aggiorna i loro valori in modo che l’energia della rete diminuisca. La rete opera quindi passo dopo passo per individuare l’immagine salvata che è più simile a quella imperfetta con cui è stata alimentata.

Il contributo di Geoffrey Hinton: un ponte tra psicologia e IA

Geoffrey Hinton è uno dei pionieri nel campo dell’intelligenza artificiale e del machine learning, noto soprattutto per i suoi contributi rivoluzionari alle reti neurali profonde e al deep learning. Hinton venne a contatto con le ricerche di John Hopfield dopo un lungo percorso di studi di psicologia, domandandosi se le macchine potessero imparare a processare le informazioni in modo analogo a come fa effettivamente l’uomo, trovando, negli anni, nuovi sistemi per categorizzare e interpretare nuove informazioni.

Grazie alla fisica statistica, Hinton ha approfondito il lavoro di Hopfield sfruttando la teoria fondamentale usata per descrivere i sistemi costituiti da molte componenti simili. Con questa teoria e con l’equazione del fisico ottocentesco Ludwig Boltzmann, che descrive la distribuzione di probabilità di particelle in un sistema fisico, dove alcuni stati (configurazioni) sono più probabili di altri a seconda della loro energia, diventa possibile dunque determinare che alcuni stati di questi componenti, che compongono un sistema, sono più probabili di altri.

Questi due modelli hanno gettato le basi per una vera rivoluzione del machine learning, supportata anche dall’enorme potenza di calcolo di cui oggi disponiamo e della grande quantità di dati che possediamo per addestrare questi modelli.

Il futuro dell’intelligenza artificiale: le infinite possibilità

Da queste scoperte emergono prospettive straordinarie per il futuro dell’intelligenza artificiale. I progressi nel machine learning, spinti dal lavoro di pionieri come Hopfield e Hinton, promettono di trasformare settori come la sanità, la finanza, la pubblica amministrazione, l’automazione e molti altri. Quella che stiamo vivendo è solo la prima fase di una rivoluzione tecnologica che avrà enormi ripercussioni sul nostro mondo, tuttavia, il percorso verso un’avanzamento di queste tecnologie presenta anche sfide etiche e tecniche, che dovranno essere affrontate con attenzione e precisione da parte degli sviluppatori e degli di controllo.

Ti lasciamo con una domanda: credi che le reti neurali possano realmente superare le capacità umane in certi campi e definire il futuro dell’intelligenza artificiale?

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