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.

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 scienziato aveva lasciato Google per il timore che la realtà generata dall'intelligenza artificiale possa sovrastare quella reale, impedendo di distinguere il vero dal falso. “Sono sbalordito. Non avevo idea che sarebbe successo”, ha detto Hinton quando è stato raggiunto al telefono dal comitato del Nobel. Lo scienziato ha affermato che continua a preoccuparsi “per una serie di possibili conseguenze negative” del suo lavoro di apprendimento automatico, “in particolare per la minaccia che queste cose vadano fuori controllo”, ma che rifarebbe tutto da capo.

L’influenza dell'IA, per Hinton, “sarebbe paragonabile alla Rivoluzione industriale: invece di superare le persone in forza fisica, supererà le persone in capacità intellettuale. Non abbiamo esperienza di cosa significhi avere cose più intelligenti di noi. E sarà meraviglioso sotto molti aspetti”, ha affermato Hinton. “Ma dobbiamo anche preoccuparci di una serie di possibili conseguenze negative, in particolare della minaccia che queste cose vadano fuori controllo”, ha dichiarato ancora.

Hinton, nato nel 1947 a Londra, ha inventato un metodo in grado di trovare autonomamente proprietà nei dati e di eseguire compiti come l'identificazione di elementi specifici nelle immagini. Hopfield, nato nel 1933 a Chicago, ha inventato una rete che utilizza un metodo per salvare e ricreare i modelli noto come “rete di Hopfield”.

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.