Post di Alberto Marocchino

I vincitori del Premio Nobel per la Fisica 2024, John Hopfield e Geoffrey Hinton, sono stati riconosciuti per i loro contributi fondamentali all’intelligenza artificiale. Hopfield ha sviluppato una rete neurale capace di memorizzare e ricostruire schemi complessi nei dati, migliorando la capacità delle macchine di gestire informazioni incomplete. Hinton, basandosi su questo lavoro, ha creato la “macchina di Boltzmann”, che consente alle reti neurali di apprendere autonomamente e identificare elementi specifici nei dati, come immagini. Questi contributi sono stati fondamentali nello sviluppo delle moderne tecnologie di apprendimento automatico e AI. #Nobel2024 #Fisica #AI #ApprendimentoAutomatico #Scienza

🏆#Ai da #Nobel: 🫅 membri dell’Accademia reale svedese delle scienze hanno deciso di assegnare il premio Nobel per la fisica 2024 a John J. Hopfield e Geoffrey E. Hinton “per le loro scoperte e invenzioni fondamentali che hanno reso possibile l’apprendimento automatico con reti neurali artificiali”. 🔎I due scienziati premiati hanno usato strumenti della fisica per sviluppare metodi che oggi sono alla base del #machinelearning. ❗️John Hopfield ha creato una memoria associativa che può conservare e ricostruire immagini e altri tipi di pattern in una serie di dati. 👉 Geoffrey Hinton ha ideato un metodo che può trovare autonomamente proprietà nei dati e condurre compiti come, per esempio, identificare elementi specifici nelle immagini. #Nobel2024 #AI #Machinelearning #science

Si parla spesso di Reti Neurali, delle loro applicazioni e della loro forza di elaborazione. Ma chi "ha inventato" le #RetiNeurali? Freschi della notizia dell'assegnazione del premio Nobel per la fisica e l' #AI a Hopfield e Hinton, vi proponiamo un approfondimento per conoscere meglio chi sono i pionieri dell'Intelligenza artificiale per le reti neurali e le motivazioni per cui è stato loro assegnato il Nobel: https://hubs.ly/Q02T2gWH0

Chi diavolo è John Hopfield e perché ha vinto il premio Nobel per la Fisica con l'Intelligenza Artificiale? Hopfield, insieme a Geoffrey Hinton, ha ricevuto il Premio Nobel per la Fisica 2024. Questo premio è stato assegnato per le loro scoperte che hanno rivoluzionato il campo delle reti neurali e, di conseguenza, l'intero panorama dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. Vediamo perché: 📌 Analogia con la fisica Hopfield utilizzò concetti della fisica, come l'energia dei sistemi, per descrivere il funzionamento di queste reti. Questo approccio ha contribuito a creare un ponte tra la fisica e l'intelligenza artificiale. Il suo lavoro ha contribuito a rafforzare l'idea che i sistemi di IA possono trarre ispirazione dal funzionamento del cervello biologico. 📌 Reti neurali di Hopfield Nel 1982, Hopfield introdusse un tipo di rete neurale ricorrente che ora porta il suo nome. Queste reti sono in grado di memorizzare e recuperare informazioni in modo simile alla memoria associativa del cervello umano, ovvero capaci di recuperare pattern completi partendo da input parziali o distorte 📌 Immagini distorte Uno degli aspetti più interessanti delle reti di Hopfield è la loro capacità di "correggere" o "completare" input distorti. Questo si collega direttamente al concetto di immagini distorte: 📍 Se alla rete viene presentata un'immagine distorta o incompleta di un pattern che ha "imparato", la rete è in grado di convergere verso il pattern originale completo. 📍 Questo processo simula la capacità del cervello umano di riconoscere oggetti o volti anche quando li vediamo parzialmente o in condizioni non ottimali. Questi sono alcuni dei motivi per cui John Hopfield ha vinto il premio Nobel per la Fisica grazie al suo contributo nel campo dell'apprendimento automatico. Conoscevi la sua storia e il suo contributo? Fammelo sapere nei commenti! 👇

🏆 Il Premio Nobel per la Fisica 2024 ha acceso i riflettori sulla Macchina di Boltzmann. Ma di cosa si tratta? E quale matematica c'è dietro? 👨🏫 Ce lo spiega Pierluigi Contucci, Professore di Fisica Matematica all' Alma Mater Studiorum - Università di Bologna e autore del saggio "Rivoluzione Intelligenza Artificiale". ⬇ Di meccanica statistica, reti neurali e Intelligenza Artificiale ci parla in questa uscita speciale della #lentematematica, MaddMaths!

Premio Nobel per la Fisica 2024 "per le scoperte e le invenzioni fondamentali che consentono l'apprendimento automatico con reti neurali artificiali". Vincono John Hopfield e Geoffrey Hinton, e credo che la notizia sia più che degna di nota. “Quando parliamo di intelligenza artificiale ci riferiamo di solito allo sviluppo del machine learning, esploso negli ultimi 15-20 anni attraverso le cosiddette reti neurali, una tecnologia ispirata alla struttura del cervello umano. In una rete neurale artificiale i neuroni sono sostituiti da nodi che hanno diversi valori, e che si influenzano a vicenda attraverso connessioni forti o deboli, paragonabili alle sinapsi (le connessioni tra neuroni). Una rete neurale può essere, per esempio, addestrata per sviluppare connessioni più forti tra nodi che presentano simultaneamente valori alti. I due Premi Nobel per la Fisica 2024 hanno condotto importanti ricerche con le reti neurali a partire dagli anni '80.” L’articolo completo a questo link (in un apprezzatissimo linguaggio adatto anche al non addetti ai lavori). https://lnkd.in/dp78UgPC

🏆 Il Premio Nobel per la Fisica 2024 è stato assegnato, e sì, l’intelligenza artificiale gioca un ruolo chiave! John Hopfield e Geoffrey Hinton sono stati premiati per il loro contributo pionieristico nello sviluppo delle reti neurali artificiali. I loro lavori e le loro ricerche hanno aperto la strada agli algoritmi di machine learning, oggi presenti in moltissimi aspetti della nostra vita quotidiana. 🔹 Hopfield ha creato una rete che imita la memoria associativa. 🔹 Hinton ha introdotto la "macchina di Boltzmann," un sistema che consente alle reti neurali di riconoscere elementi caratteristici in un insieme di dati. Scopri di più nell’articolo e continua a seguirci per restare aggiornato sulle ultime novità!

Perché il Premi Nobel per la Fisica di quest'anno vengono considerati dei padri dell'Intelligenza Artificiale? 🤖 Quest'anno infatti il Nobel per la Fisica è andato a Hopfield e Hinton, pionieri dell'Intelligenza artificiale, che hanno rivoluzionato la storia delle reti neurali artificiali. Oggi voglio parlarti di Hinton. Il professore brittanico ha cambiato la storia di uno dei concetti più importanti del Deep Learning. Il suo nome è associato infatti alla backpropagation, che rappresenta una delle pietre miliari nell'evoluzione delle reti neurali artificiali. Questo algoritmo fondamentale, nato tra gli anni '70 e '80, ha trasformato radicalmente il modo in cui le macchine apprendono. Tutto ebbe inizio nel 1969, quando Arthur Bryson e Yu-Chi Ho gettarono le prime basi di questo concetto rivoluzionario. Il percorso proseguì con Paul Werbos, che nel 1974 introdusse l'idea della retropropagazione dell'errore nelle reti neurali artificiali. La svolta decisiva arrivò nel 1986: Geoffrey Hinton, David Rumelhart e Ronald Williams pubblicarono su Nature il loro storico articolo "Learning representations by back-propagating errors", fornendo la prima definizione matematica rigorosa dell'algoritmo di backpropagation. Ma come funziona esattamente? La backpropagation opera in due fasi principali: 📌 Fase "forward", i dati attraversano la rete neurale generando una previsione. 📌 Fase "backward", il sistema calcola l'errore tra la previsione e il risultato desiderato, propagando questo errore all'indietro attraverso la rete per aggiustare i pesi delle connessioni neurali. Questa innovazione ha aperto le porte a straordinari progressi nel Deep Learning, permettendo applicazioni rivoluzionarie nel riconoscimento delle immagini, nell'elaborazione del linguaggio naturale, nell'analisi delle serie temporali e nella robotica. Conoscevi questa storia? #machinelearning #deeplearning #backpropagation

Tra le notizie #TelCoffee segnaliamo Il Sole 24 Ore👇🏻 Il Nobel per la Fisica 2024 è stato assegnato a John J. Hopfield e Geoffrey E. Hinton che hanno aperto la strada alla realizzazione delle reti neurali e gettato le basi per l'apprendimento del machine learning e l’intelligenza artificiale. Il premio, «for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks», riconosce la grande importanza di una ricerca che utilizza la fisica per migliorare la gestione di grandi quantità di dati attraverso i metodi di apprendimento automatico. Lavorando in modo indipendente, i due scienziati hanno aperto un campo di ricerca rivoluzionario, che ha portato a sviluppi importanti, fino a rendere possibili i sistemi di AI e a rivoluzionare la ricerca scientifica, come la vita quotidiana. Questo Nobel dimostra che la preparazione ed i metodi della fisica possono trovare applicazione in tutti i campi.

Oggi parliamo di un tema di grande attualità: l'algoretica, in particolare in relazione agli sviluppi previsti per il 2025. È rilevante notare come alla fine del 2024, i ricercatori Hopfield e Hinton abbiano vinto il Premio Nobel per la fisica grazie alle loro scoperte fondamentali nel campo dell'intelligenza artificiale (IA) e delle reti neurali artificiali. Questo riconoscimento, conferito nell'ambito della fisica, sottolinea l'importanza e la crescente rilevanza scientifica dell'IA anche al di fuori dei tradizionali campi di studio. Con la concessione del Nobel, è evidente che l'intelligenza artificiale è ormai una realtà consolidata non solo nel mondo della tecnologia, ma anche in quello scientifico.