Chi sono John Hopfield e Geoffrey Hinton e perché hanno vinto il premio Nobel per la Fisica 2024

Chi sono John Hopfield e Geoffrey Hinton? L'Accademia reale svedese delle scienze, con sede a Stoccolma, ha assegnato il premio Nobel 2024 per la Fisica allo statunitense John Hopfield e al canadese Geoffrey Hinton.

Il riconoscimento scaturisce dal lavoro che ha permesso di spianare la strada alla formazione di reti neurali artificiali. I loro studi di fatto hanno reso possibile quella fase di addestramento indispensabile per lo sviluppo degli algoritmi di intelligenza artificiale.

Come spiegato dal presidente del Comitato Nobel per la Fisica, Ellen Moons, l’apprendimento automatico da parte degli algoritmi digitali è ispirato alla struttura di pensiero del cervello umano. Proprio questa rete neurale ha permesso ai due scienziati di creare un modello da replicare in maniera automatica e digitale, in modo che le macchine possano elaborare in maniera autonoma le informazioni ricevute.

Nella mente umana, i neuroni sono i nodi di questa rete, riescono a vagliare diversi valori ed influenzarsi reciprocamente. Questo comportamento è alla base per la nostra conoscenza e interfaccia con il mondo esterno. La rete dunque può apprendere dalle informazioni arrivate e creare connessioni sempre più forti. Con questo modello, i due ricercatori hanno pensato di poter replicare il comportamento nel campo degli algoritmi digitali.

In un certo senso possiamo considerare John Hopfield e Geoffrey Hinton come i padri delle intelligenze artificiali, con le quali oggi ci troviamo a che fare sempre più spesso. Il premio Nobel giunge a coronamento di un durissimo impegno, nato addirittura dagli anni Ottanta.

Chi sono John Hopfield e Geoffrey Hinton: le origini e gli studi dei due scienziati

John Hopfield è originario di Chicago, città nella quale è nato nel luglio del 1933. È instradato ad una formazione scientifica dai due genitori, entrambi fisici e arrivati negli States dalla Polonia.

John Hopfield consegue nel 1954 la laurea presso lo Swarthmore College e successivamente perfeziona il suo percorso con il dottorato di ricerca in fisica presso l'Università Cornell nel 1958. Tutta la sua lunga carriera è incentrata sulla biofisica e la fisica statistica.

Nel corso degli anni ha rivestito il ruolo di docente presso l'Università della California – Berkeley, il California Institute of Technology e la Princeton University. In quest’ultimo caso ottiene anche il titolo di professore emerito.

Nel 1986 ha co-fondato il programma di dottorato di calcolo e sistemi neurali presso il Caltech. Gli studi in questo ambito però partono circa un decennio prima. Nel 1974, Hopfield infatti è il primo a formulare il concetto di proofreading in biologia molecolare, analizzando il processo utilizzato dal DNA in correzione agli errori di duplicazione.

Geoffrey Hinton è, invece, nato nel Regno Unito nel dicembre 1947 per poi ottenere la naturalizzazione canadese. Nel 1970 a Cambridge si laurea in psicologia sperimentale e successivamente ottiene un dottorato di ricerca proprio nel mondo delle intelligenze artificiali. La sua carriera lo porta prima negli Stati Uniti e poi in Canada dove diventa professore all'Università di Toronto.

Nel 1986 pubblica un interessante studio di ricerca circa l’uso dell'algoritmo di retropropagazione dell'errore che risulterà fondamentale per l’allineamento di rete neurali a più livelli. Nel 2012 progetta un sistema di classificazione delle immagini da associare ad un algoritmo di intelligenza artificiale. Lo studio apre di fatto le porte allo sviluppo della visione artificiale.

Perché hanno vinto il Nobel per la Fisica 2024?

Il lavoro svolto dai due scienziati è stato fondamentale per lo sviluppo delle intelligenze artificiali, così come le conosciamo oggi.

In particolare, John Hopfield ha individuato un metodo per salvare e ricreare quelle connessioni che avvengono nel cervello umano. La rete neurale di Hopfield sfrutta proprio la fisica e la chimica per descrivere le proprietà di ogni input acquisito. Se ottiene un’immagine non adeguata, provvede autonomamente ad aggiornare i valori in modo da ottimizzare il risultato.

Parallelamente Hinton ha condotto uno studio in ambito di fisica statistica. Ha fornito allo strumento digitale esempi di eventi con alta probabilità di accadimento e ha iniziato ciò che oggi viene normalmente chiamato processo di addestramento. Il contributo di Hinton è dunque stato fondamentale per uno sviluppo esponenziale di questa fase di apprendimento automatico.   

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