- Dal cervello alle reti neurali artificiali
- L’importanza dell’ottimizzazione e della dinamica
- La connessione con la fisica
- Un’eredità per il futuro
John Hopfield e Geoffrey Hinton hanno ricevuto il Premio Nobel per la Fisica 2024 per le loro scoperte rivoluzionarie nell’apprendimento automatico delle reti neurali artificiali. L’annuncio, avvenuto durante una conferenza stampa presso l’Accademia Reale Svedese delle Scienze a Stoccolma, ha evidenziato il contributo dei due scienziati nel collegare concetti della fisica con lo sviluppo delle tecnologie di intelligenza artificiale (AI).
Dal cervello alle reti neurali artificiali
I lavori pionieristici di Hopfield e Hinton affondano le radici negli anni ’80, quando entrambi si ispirarono alla neurofisiologia del cervello per sviluppare modelli matematici delle reti neurali. L’obiettivo era capire come una rete di unità semplici, come i neuroni, potesse esibire comportamenti complessi e intelligenti. I loro studi hanno permesso di tradurre questi modelli in circuiti elettronici e software, simulando così il funzionamento di reti neurali biologiche.
Hopfield, in particolare, ha sviluppato una rete neurale capace di memorizzare e ricostruire informazioni a partire da dati parziali. Questa struttura, ispirata ai sistemi fisici, è in grado di riconoscere schemi anche quando gli input non sono completi, ponendo le basi per quella che oggi viene definita “capacità di generalizzazione”. Questo concetto è alla base di molte applicazioni moderne, come i chatbot, che possono rispondere a domande mai affrontate prima grazie all’apprendimento dai dati.
L’importanza dell’ottimizzazione e della dinamica
Un altro elemento centrale delle loro ricerche è l’idea di ottimizzare una funzione di costo, come avviene nella fisica per minimizzare l’energia. Hinton ha avuto un ruolo cruciale nello sviluppo dell’algoritmo di retropropagazione, che consente di addestrare le reti neurali riducendo progressivamente l’errore tra le risposte attese e quelle fornite dal modello. Questo approccio è oggi alla base dell’addestramento delle reti neurali artificiali moderne.
Le reti neurali progettate da Hopfield e Hinton sono anche considerate sistemi dinamici, capaci di adattare la loro memoria non solo durante l’addestramento ma anche durante il funzionamento. Sebbene attualmente i Transformer, introdotti nel 2017 con il famoso articolo “Attention is all you need”, abbiano superato i modelli dinamici per efficienza, l’approccio dinamico potrebbe tornare rilevante per ridurre il consumo energetico delle reti neurali future.
La connessione con la fisica
Il premio a Hopfield e Hinton sottolinea come la fisica abbia avuto un ruolo determinante nel modellare le reti neurali artificiali. Le loro idee si basano su principi fisici di minimizzazione e dinamica, che hanno permesso di progettare sistemi capaci di apprendere in modo autonomo dai dati. Nonostante l’apparente distanza tra la fisica e l’intelligenza artificiale, il loro lavoro dimostra che i due campi possono confluire per creare tecnologie in grado di trasformare la scienza e la società.
Un’eredità per il futuro
Le scoperte di Hopfield e Hinton hanno influenzato profondamente la ricerca scientifica e tecnologica, con applicazioni che spaziano dalla fisica alla vita quotidiana. La loro eredità potrebbe continuare a ispirare nuove generazioni di scienziati e ingegneri, pronti a esplorare ulteriormente le connessioni tra il mondo fisico e l’intelligenza artificiale per affrontare le sfide future.
