La Royal Swedish Academy of Sciences ha annunciato che Geoffrey E. Hinton e John J. Hopfield sono stati premiati con il Premio Nobel per la Fisica per i loro contributi rivoluzionari nel campo delle reti neurali e dell’intelligenza artificiale (IA). Il loro lavoro ha utilizzato principi della fisica per sviluppare modelli di apprendimento automatico, che sono alla base delle tecnologie di IA moderne.
Geoffrey Hinton, conosciuto come il “padrino dell’intelligenza artificiale”, è stato premiato per lo sviluppo della “Macchina di Boltzmann”, un modello di rete neurale ispirato alla fisica statistica. Questo modello permette alle reti neurali di autoapprendere dai dati, modellando sistemi con nodi interagenti e imitando il funzionamento del cervello umano nell’elaborare e categorizzare informazioni. Questa tecnologia ha avuto un impatto fondamentale su applicazioni come il riconoscimento di immagini e del parlato, migliorando notevolmente le capacità delle macchine di comprendere e interpretare dati visivi e audio.
John J. Hopfield, invece, ha ottenuto il Nobel per il suo lavoro pionieristico sulla memoria associativa e il riconoscimento di pattern, attraverso la creazione della “Rete di Hopfield”. Questo modello utilizza concetti fisici per ottimizzare la configurazione energetica della rete, consentendo di ricreare immagini o dati memorizzati. Quando viene fornito un input distorto o incompleto, la Rete di Hopfield aggiorna i valori dei nodi per ridurre l’energia complessiva del sistema, riuscendo a recuperare l’immagine memorizzata più simile all’input originale. Questo meccanismo ha ispirato numerose applicazioni nel campo dell’intelligenza artificiale.
Ellen Moons, presidente del Comitato Nobel per la Fisica, ha sottolineato l’importanza del lavoro di Hinton e Hopfield, affermando: “Il loro contributo ha già portato enormi benefici. In fisica, le reti neurali artificiali sono utilizzate in molteplici settori, come lo sviluppo di nuovi materiali con proprietà specifiche.”
Il lavoro di Hinton ha continuato a influenzare il campo dell’intelligenza artificiale con ulteriori innovazioni, come l’algoritmo “Forward Forward” (FF). Questo algoritmo rappresenta un’alternativa al metodo di backpropagation tradizionale per l’addestramento delle reti neurali. A differenza della backpropagation, che regola i pesi delle connessioni in un passaggio all’indietro, l’algoritmo FF utilizza due passaggi in avanti per gestire i pesi: uno per aumentare la bontà per i dati corretti e uno per ridurla per i dati non corretti. Questa tecnica si ispira al funzionamento del cervello umano e consente un addestramento più efficiente, utilizzando meno potenza di calcolo, rendendo le reti neurali più leggere e veloci.
Il contributo di Geoffrey Hinton e John J. Hopfield rappresenta un punto di svolta per il settore dell’intelligenza artificiale, aprendo nuove possibilità per applicazioni industriali e di ricerca. Le loro scoperte continuano a essere fondamentali per l’evoluzione delle tecnologie di IA e per la loro applicazione in svariati campi, dal riconoscimento delle immagini all’ottimizzazione dei processi fisici.