Il premio Nobel per la fisica di quest’anno è stato assegnato a due scienziati le cui invenzioni e scoperte hanno reso possibile la nascita dell’IA.
Di Iulia Marasescu
Il 30 novembre del 2022, esattamente due anni fa, ChatGPT viene presentato per la prima volta al pubblico. La sua nascita segna l’inizio dell’era dell’intelligenza artificiale: ad oggi, infatti, esistono molti altri sistemi analoghi, come Gemini di Google, Copilot di Microsoft ed altre centinaia (se non migliaia) di alternative meno note. Alla base del funzionamento di questi sistemi ci sono le importanti ricerche di due scienziati, John J. Hopfield e Geoffrey Hinton, vincitori del premio Nobel per la Fisica nel 2024.
L’intelligenza artificiale è la capacità di un sistema di simulare qualità dell’intelligenza umana come l’apprendimento, il problem solving e l’autonomia decisionale. Il modo migliore per costruire un meccanismo tale è proprio prendere ispirazione dal cervello umano stesso: alla base del machine learning ci sono infatti delle reti neurali artificiali, dove i neuroni sono sostituiti da nodi che possono assumere valori differenti e comunicano tra loro attraverso connessioni paragonabili alle sinapsi del cervello.
La rete di Hopfield è stata inventata dall’omonimo scienziato: si tratta di una memoria associativa capace di salvare schemi ricorrenti e ricrearli in un secondo momento sfruttando lo spin atomico, una caratteristica dell’atomo che lo rende un magnete microscopico. La rete neurale fa in modo che le immagini salvate abbiano valori di energia bassi: nel momento in cui le viene data un’immagine incompleta o distorta, l’energia totale della rete diminuisce e viene individuata l’immagine salvata più simile a quella fornita. Questo meccanismo è utile per la ricostruzione di informazioni corrotte, ricreando dati che siano stati in parte cancellati.
L’immagine qui sotto è una rappresentazione intuitiva del funzionamento della memoria associativa di Hopfield.
Geoffrey Hinton legge gli studi di Hopfield e si chiede se le macchine possano essere in grado di processare le informazioni, categorizzandole ed interpretandole come fa l’uomo. Approfondisce il suo lavoro con i principi della meccanica statistica, fondamentali per descrivere le caratteristiche di un gas: non è possibile conoscere lo stato di ogni singola particella, ma si può considerare il comportamento di più molecole insieme per dedurne le proprietà. Lo scienziato ha sfruttato l’equazione di Boltzmann, uno dei capisaldi della meccanica statistica, per la creazione di un sistema che riesce ad apprendere autonomamente. La macchina di Boltzmann aggiorna i valori delle connessioni in base agli esempi forniti: in questo modo, essa riesce a riconoscere tratti familiari anche di un’informazione mai vista prima, se questa appartiene ad una categoria già trovata durante il suo addestramento.
Il lavoro di Hopfield e Hinton sta alla base della rivoluzione del machine learning, cominciata intorno al 2010. La fisica, come campo di ricerca, sta cominciando a sentire gli effetti positivi della tecnologia a cui essa stessa ha contribuito: l’intelligenza artificiale riesce a processare un grandissimo numero di dati in poco tempo, ha aiutato il raggiungimento di importanti scoperte e ricerche, come il bosone di Higgs, il rilevamento di esopianeti o la misura di onde gravitazionali provenienti dallo scontro di due buchi neri. Nonostante i numerosi dibattiti etici sull’utilizzo dell’IA, l’impatto che questa sta avendo sulla scienza è già grandioso e possiamo aspettarci rivoluzioni ancora maggiori nel futuro.
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