Il premio riconosce i contributi fondamentali al deep learning, una tecnologia che Hinton ha imparato a temere.
Geoffrey Hinton, scienziato informatico il cui lavoro pionieristico sull’apprendimento profondo negli anni ’80 e ’90 è alla base di tutti i più potenti modelli di IA oggi esistenti al mondo, è stato insignito del Premio Nobel per la fisica 2024 dall’Accademia reale svedese delle scienze.
Parlando al telefono con l’Academy pochi minuti dopo l’annuncio, Hinton si è detto sbalordito: “Non avevo idea che sarebbe successo. Sono molto sorpreso”.
Hinton condivide il premio con il collega informatico John Hopfield, che ha inventato un tipo di rete neurale di pattern-matching in grado di memorizzare e ricostruire i dati. Hinton si è basato su questa tecnologia, nota come rete di Hopfield, per sviluppare la retropropagazione, un algoritmo che consente alle reti neurali di apprendere.
Hopfield e Hinton hanno preso in prestito metodi dalla fisica, in particolare tecniche statistiche, per sviluppare i loro approcci. Secondo le parole del comitato del Premio Nobel, la coppia è stata premiata “per le scoperte e le invenzioni fondamentali che consentono l’apprendimento automatico con le reti neurali artificiali”.
Ma dal maggio 2023, quando MIT Technology Review ha contribuito a diffondere la notizia che Hinton aveva ormai paura della tecnologia che aveva contribuito a creare, il 76enne scienziato è diventato molto più noto come figura di riferimento per il doomerismo, ovvero l’idea che esiste un rischio molto reale che l’IA del prossimo futuro possa precipitare in eventi catastrofici, fino all’estinzione umana.
Il doomerismo non era una novità, ma Hinton – che nel 2018 ha vinto il Premio Turing, il massimo riconoscimento nel campo dell’informatica – ha portato nuova credibilità a una posizione che molti dei suoi colleghi un tempo consideravano stravagante.
Cosa ha spinto Hinton a parlare? Quando l’ho incontrato nella sua casa di Londra l’anno scorso, Hinton mi ha detto che era impressionato da ciò che i nuovi modelli linguistici di grandi dimensioni potevano fare. L’ultimo modello di punta di OpenAI, GPT-4, era stato rilasciato poche settimane prima. Ciò che Hinton ha visto lo ha convinto che questa tecnologia, basata sull’apprendimento profondo, sarebbe diventata rapidamente più intelligente degli esseri umani. Ed era preoccupato per le motivazioni che avrebbe avuto quando lo avrebbe fatto.
“Ho cambiato improvvisamente opinione sul fatto che queste cose saranno più intelligenti di noi”, mi disse all’epoca. “Penso che ora ci siano molto vicini e che in futuro saranno molto più intelligenti di noi. Come faremo a sopravvivere?”.
Le opinioni di Hinton hanno scatenato un’ondata mediatica durata mesi e hanno fatto sì che il tipo di rischi esistenziali che lui e altri stavano immaginando (dal collasso economico ai robot genocidi) diventassero preoccupazioni mainstream. Centinaia di scienziati e leader tecnologici di alto livello hanno firmato lettere aperte per mettere in guardia dai disastrosi lati negativi dell’intelligenza artificiale. È stata ventilata una moratoria sullo sviluppo dell’intelligenza artificiale. I politici hanno assicurato agli elettori che avrebbero fatto il possibile per evitare il peggio.
Nonostante l’entusiasmo, molti considerano le opinioni di Hinton fantastiche. Yann LeCun, scienziato capo dell’IA di Meta e collega di Hinton che ha ricevuto il Premio Turing 2018, ha definito il doomerismo “assurdamente ridicolo”.
Il premio di oggi premia il lavoro fondamentale in una tecnologia che è diventata parte della vita quotidiana. Inoltre, è sicuro che farà brillare ancora di più le opinioni più allarmistiche di Hinton.
