di Lorenzo Lazzeri
Con la proclamazione del Premio Nobel per la Fisica 2024, questo 8 ottobre, John J. Hopfield e Geoffrey E. Hinton vengono riconosciuti per aver trasceso i limiti della fisica classica, attingendo dalle sue leggi per edificare le fondamenta del machine learning moderno. Le loro scoperte hanno trasformato il modo in cui i computer apprendono, liberandoli dalle rigidità dei tradizionali algoritmi deterministici e aprendo le porte a un nuovo paradigma, quello delle reti neurali artificiali capaci di modellare la realtà e di predire il futuro con una precisione che si avvicina sempre più all’intuizione umana.
Negli anni Ottanta, John J. Hopfield tradusse l’intuizione della memoria associativa in un modello matematico che divenne noto come l’omonima rete da cui prende il suo nome. All’incrocio tra la fisica statistica e l’intelligenza artificiale, lo scienziato ha plasmato un sistema che cerca il proprio equilibrio, una rete capace di richiamare immagini memorizzate in precedenza da stati parziali o corrotti. Come un campo magnetico che guida le particelle verso una configurazione stabile, questa rete trova lo stato di minima energia, ossia un pattern conosciuto, rispondendo in tal modo al caos con un ordine interno.
Una simile rete non si limita a conservare informazioni statiche, ma le rielabora. Quando la rete riceve un input incompleto, avvia un processo di ottimizzazione che le consente di convergere verso la soluzione più stabile. L’analogia tra le proprietà fisiche dei materiali magnetici e il comportamento delle reti neurali fu innovativa: Hopfield intuì che un sistema neurale poteva essere concepito come un campo energetico che riduce progressivamente il disordine fino a trovare uno stato “risolutivo”. Tale approccio aprì la strada alla costruzione di sistemi di memoria artificiale capaci di riconoscere volti, voci o anche solo frammenti di suoni e immagini, ricostruendo l’intero da un semplice accenno. Incredibilmente, la capacità di queste reti permette oggi di riconoscere modelli, comportamenti, patologie, segnali nascosti nel disordine.
Negli anni successivi, Geoffrey Hinton, seguendo le orme del suo predecessore, tracciò un nuovo cammino per le reti neurali ispirato alla meccanica statistica. La sua macchina di Boltzmann, così chiamata in onore del fisico austriaco Ludwig Boltzmann, fu un raffinato tentativo di applicare i principi dell’equilibrio statistico al mondo del machine learning. Qui, Hinton introdusse due tipi di nodi, disposti in strati “layers” visibili e nascosti, capaci di interagire attraverso meccanismi di aggiornamento probabilistici, portando la rete a uno stato di equilibrio in cui le informazioni venivano processate senza necessità di intervento esterno diretto.
Questo modello permetteva alla macchina non solo di riconoscere schemi, ma di apprendere attivamente dai dati. Attraverso l’aggiornamento continuo delle connessioni tra i nodi, basato sulle probabilità derivanti dall’equazione di Boltzmann, la macchina riusciva a ricostruire modelli appresi in precedenza, rendendo ogni nuovo dato un’opportunità di raffinamento del sistema. L’importanza di questa scoperta risiede nel modo in cui la rete riesce a gestire l’incertezza e il rumore, proprio come un sistema fisico che si adatta a condizioni ambientali mutevoli senza mai perdere di vista lo stato di equilibrio.
La visione condivisa da Hopfield e Hinton portò all’intuizione che l’apprendimento non è solo il risultato di un insieme predefinito di regole, ma piuttosto un processo dinamico che evolve nel tempo, cercando costantemente di ridurre l’incertezza e di stabilire una comprensione sempre più precisa della realtà; approccio rivoluzionario che ha trasformato il modo in cui pensiamo alle macchine e al loro ruolo nel decifrare il mondo che ci circonda.
Nel corso degli anni, le reti neurali artificiali hanno trovato applicazioni in numerosi ambiti, dalla medicina alla finanza, fino all’automazione industriale dove le loro capacità di apprendere da grandi quantità di dati e di adattarsi in tempo reale a nuove informazioni ha aperto la strada all’era del deep learning, la disciplina che oggi alimenta tecnologie come il riconoscimento facciale, la traduzione automatica e la guida autonoma. In un mondo sempre più dominato dalla complessità, dove il numero di variabili in gioco supera di gran lunga la nostra capacità di elaborarle manualmente, gli algoritmi sviluppati grazie ai principi fisici di Hopfield e Hinton sono diventati essenziali per estrarre ordine dal caos.
Se oggi guardiamo alle intuizioni di Hopfield e Hinton, non possiamo ignorare il fatto che queste scoperte, pur applicate in origine al mondo dell’informatica, possano avere ripercussioni ben oltre il loro ambito originale. La fisica, disciplina da cui tutto ha avuto origine, sta ora beneficiando del ritorno di questi concetti sotto forma di modelli computazionali avanzati, dove le reti neurali stanno diventando uno strumento prezioso anche per i fisici, che le utilizzano per analizzare grandi quantità di dati sperimentali e per eliminare il rumore di fondo dalle misurazioni. Un esempio è lo studio delle onde gravitazionali, dove l’intelligenza artificiale viene impiegata per isolare segnali più significativi da vasti campioni di dati rumorosi.
Hopfield e Hinton, con le loro teorie e invenzioni, permettono alla fisica, all’informatica e al machine learning di lavorare insieme trasformandosi in una chiave atta a svelare i misteri della natura. Il Premio Nobel 2024 a John J. Hopfield e Geoffrey E. Hinton decreta il trionfo della scienza interdisciplinare, dimostrando che le barriere tra le discipline possono essere abbattute a favore di una conoscenza che non conosce confini.
John J. Hopfield, nato a Chicago nel 1933, ha dedicato la sua carriera accademica alla Princeton University, dove ha sviluppato gran parte delle sue idee rivoluzionarie.
Geoffrey E. Hinton, classe 1947, originario di Londra, ha svolto gran parte della sua ricerca presso l’Università di Toronto, in Canada. Dopo aver ricoperto il ruolo di ricercatore e dirigente presso Google, Hinton ha lasciato l’incarico lo scorso anno, esprimendo preoccupazioni riguardo all’evoluzione rapida e potenzialmente imprevedibile dei sistemi di intelligenza artificiale.
