Post di Donato Corvi

🏆#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

🎉 Congratulazioni ai vincitori del Premio Nobel per la Fisica 2024! 🏆 Oggi, la Royal Swedish Academy of Sciences ha premiato John J. Hopfield e Geoffrey E. Hinton per le loro scoperte e invenzioni fondamentali che hanno reso possibile l’apprendimento automatico tramite reti neurali artificiali. 🌐🤖 Le loro ricerche innovative hanno gettato le basi per le potenti tecnologie di machine learning che oggi guidano il mondo digitale. Grazie al loro contributo, le reti neurali sono diventate strumenti indispensabili per analizzare e comprendere grandi quantità di dati. 📊🔍 In particolare, Geoffrey Hinton ha inventato una tecnica rivoluzionaria “la backpropagation”, un metodo per addestrare le reti neurali che ha permesso il salto di qualità nell’intelligenza artificiale. Il suo lavoro è stato essenziale per lo sviluppo di reti neurali profonde, che ora sono alla base di molte delle applicazioni di IA che vediamo oggi, dai motori di ricerca agli assistenti virtuali. 🌟 L’importanza del suo contributo non può essere sottovalutata: senza di lui, l’apprendimento automatico non sarebbe quello che conosciamo oggi. Hinton ha aperto la strada a nuovi orizzonti, permettendo alle macchine di “imparare” dai dati e di migliorare le loro prestazioni con il tempo. 📈 #NobelPrize #Physics #MachineLearning #ArtificialIntelligence #NeuralNetworks #Innovation #GeoffreyHinton

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

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!

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.

🏅 𝐋𝐞 𝐫𝐞𝐭𝐢 𝐧𝐞𝐮𝐫𝐚𝐥𝐢 𝐚𝐫𝐭𝐢𝐟𝐢𝐜𝐢𝐚𝐥𝐢 𝐩𝐫𝐞𝐦𝐢𝐚𝐭𝐞 𝐜𝐨𝐧 𝐢𝐥 𝐍𝐨𝐛𝐞𝐥 𝟐𝟎𝟐𝟒 𝐩𝐞𝐫 𝐥𝐚 𝐟𝐢𝐬𝐢𝐜𝐚 🤖 Le reti neurali, tecnologia chiave dietro le intelligenze artificiali, ricevono il prestigioso riconoscimento del Nobel. Questo traguardo segna l’importanza della ricerca sull'AI, e il contributo fondamentale di scienziati come Hinton e Hopfield. Ma come funzionano esattamente queste reti? Ecco una panoramica su una tecnologia rivoluzionaria che sta cambiando il mondo. #Nobel2024 #RetiNeurali #AI #Fisica #Innovazione #Tecnologia

Fisica e intelligenza artificiale Se ogni singolo neurone costituisce in sé un'unità elementare, semplice e non intelligente, ma una rete di neuroni è in grado di esibire un comportamento intelligente, quali sono le condizioni che rendono possibile questa trasformazione? Questa la sfida che John Hopfield e Geoffrey Hinton hanno affrontato nel loro lavoro pionieristico sull'apprendimento automatico delle reti neurali, che gli è valso il Premio Nobel 2024 per la fisica. I loro contributi determinanti nel campo dell'AI sono stati: * proposta di una struttura di rete neurale ispirata a un sistema fisico di particelle, capace di operare per schemi e apprendimento * elaborazione della rete neurale come sistema in grado di evolvere secondo la minimizzazione di una funzione di costo/errore * sviluppo di sistemi dinamici, dotati di una memoria modificabile durante il loro addestramento e funzionamento Sono passati quarant'anni da allora e nel frattempo l'AI ha fatto dei passi da gigante. Ma le sfide non mancano. La fisica e la matematica, unite alle discipline umanistiche, possono dare dei contributi preziosi nel superare i limiti e i rischi dell'AI, così come migliorarne il funzionamento e gli impatti. #nobel #fisica #intelligenzaartificiale #machinelearning #retineurali

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

🏆 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!