Nobel per la Fisica 2024: Reti Neurali e Machine Learning

Il Premio Nobel per la fisica 2024 è stato assegnato a John Hopfield e Geoffrey Hinton per le loro scoperte e invenzioni fondamentali che hanno permesso l'apprendimento automatico tramite reti neurali artificiali. Sebbene questo campo possa sembrare più legato all'informatica, le basi teoriche di queste scoperte affondano profondamente nella fisica, in particolare nella meccanica statistica.

Il contributo di John Hopfield

Negli anni '80, John Hopfield, fisico teorico, ha sviluppato un modello per spiegare i sistemi di correzione automatica degli errori presenti in natura. Questi sistemi mostrano un comportamento collettivo che non può essere compreso osservando le singole parti del sistema, ma solo considerandolo nel suo insieme. Questa caratteristica collettiva è un comportamento emergente, simile a quello studiato nella meccanica statistica, che tratta sistemi complessi analizzandone le proprietà medie.
Hopfield ha proposto un modello che descrive i nodi di un sistema (simili ai neuroni nel cervello) collegati tra loro tramite sinapsi. Ogni nodo può assumere uno dei due valori: 0 o 1, e tutti i nodi sono connessi tra loro. Le connessioni tra i nodi sono rappresentate da pesi, che costituiscono la memoria del sistema. Quando il sistema si trova in una configurazione corretta, raggiunge uno stato di equilibrio, caratterizzato da una energia minima. Se il sistema viene disturbato, tenderà a tornare a questo stato di equilibrio, come un corpo che rotola verso il punto più basso di una discesa.

Memoria associativa e energia minima

Il modello di Hopfield è un vero e proprio modello di memoria associativa: i singoli nodi non hanno un significato particolare presi da soli, ma è l'interazione tra i nodi e i loro valori che costituisce la memoria collettiva del sistema. Inoltre, non esiste un solo stato di equilibrio, ma possono esserci diversi equilibri locali, simili a molte discese e salite lungo una strada. Il sistema, partendo da una configurazione casuale, tenderà a raggiungere lo stato di equilibrio più vicino.

Estensione del modello: la Macchina di Boltzmann

Geoffrey Hinton ha esteso il modello di Hopfield sviluppando la Macchina di Boltzmann, che si concentra sulla distribuzione delle configurazioni del sistema, piuttosto che su configurazioni specifiche. La Macchina di Boltzmann può generare nuove configurazioni, conoscendo la distribuzione di quelle già esistenti. Questo modello introduce il concetto di nodi nascosti, ovvero nodi che non sono visibili dall'esterno e che contengono informazioni cruciali per la correttezza della distribuzione delle configurazioni.
Ad esempio, se forniamo una serie di immagini al sistema, i nodi visibili rappresentano i pixel delle immagini, mentre i nodi nascosti potrebbero contenere informazioni come la presenza di volti umani o dettagli come la forma del naso. Questa capacità di identificare caratteristiche nascoste rende il modello particolarmente utile per il riconoscimento delle immagini.

Retropropagazione e Deep Learning

Un grande limite del modello di Boltzmann è che richiede enormi risorse computazionali. Hinton ha risolto questo problema sviluppando la tecnica della retropropagazione (backpropagation), che consente di migliorare il modello confrontando l'output con i dati di addestramento. Questo approccio ha reso le reti neurali più efficaci e applicabili a problemi reali.
Hinton ha inoltre introdotto il concetto di addestramento strato per strato: l'algoritmo inizialmente riconosce caratteristiche semplici dei dati, poi, livello dopo livello, analizza caratteristiche sempre più complesse. Questo metodo ha dato origine al Deep Learning, che ha trovato applicazioni in molti ambiti, dal riconoscimento delle immagini all'analisi di grandi quantità di dati sperimentali.

Reti neurali e scienza dell'informazione

Le reti neurali hanno rivoluzionato il modo in cui affrontiamo problemi complessi. In ambito scientifico, il Deep Learning consente di analizzare enormi quantità di dati, trovando rapidamente schemi e segnali che sarebbero difficili da individuare con metodi tradizionali. Ad esempio, nella fisica delle particelle, è stato possibile utilizzare queste tecniche per riconoscere segnali rari, come nel caso della scoperta del bosone di Higgs nel 2012.
Il Nobel per la fisica 2024 celebra quindi l'intersezione tra fisica teorica e intelligenza artificiale, dimostrando come principi fisici possano essere applicati all'apprendimento automatico e alla costruzione di modelli di intelligenza artificiale sempre più sofisticati.