L’annuncio dei premi Nobel di questa settimana ha messo in luce il ruolo dell’intelligenza artificiale, suscitando un animato dibattito sulle scienze tradizionali.
Questa settimana, l’intelligenza artificiale ha dominato il panorama scientifico, con vincitori del Premio Nobel per la fisica e la chimica che hanno legato i loro successi all’uso di questa tecnologia.
I premi evidenziano l’impatto pervasivo della tecnologia sulla nostra vita quotidiana, ma hanno anche generato discussioni e controversie sui social media, con i ricercatori che si interrogano sulle connessioni tra AI e discipline scientifiche tradizionali.
“Sono sconvolto. Mi piacciono l’apprendimento automatico e le reti neurali come a chiunque altro, ma è difficile considerarle scoperte di fisica”, ha affermato Jonathan Pritchard, astrofisico all’Imperial College di Londra, su X. “Sembra che i Nobel siano stati influenzati dall’hype dell’intelligenza artificiale”, ha aggiunto.
Di solito, il premio Nobel viene attribuito a ricerche risalenti a decenni prima, quando il loro impatto è stato valutato come “il massimo beneficio per l’umanità”.
I premi Nobel e il connubio con l’AI
Martedì, Geoffrey Hinton, uno dei cosiddetti “padri dell’IA”, e il fisico John Hopfield hanno ricevuto il Premio Nobel per la Fisica per il loro lavoro, avviato negli anni Ottanta, che ha integrato concetti di fisica nella creazione di reti neurali artificiali, influenzando lo sviluppo dell’AI.
Il giorno successivo, l’AI è tornata sotto i riflettori con Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind, John Jumper, direttore di DeepMind, e David Baker, professore all’Università di Washington, che hanno vinto il premio per la Chimica grazie alla loro ricerca sulle proteine.
Baker ha ricevuto riconoscimenti per aver sviluppato uno strumento predittivo per le proteine basato sull’intelligenza artificiale, chiamato RoseTTAFold, e per il suo lavoro nell’ambito della progettazione di nuove proteine. Hassabis e Jumper, invece, hanno creato un sistema di intelligenza artificiale capace di risolvere un problema di cinquant’anni riguardante la previsione della struttura delle proteine.
“È prematuro affermare che l’AI sia coinvolta in tutti i premi”, ha commentato Hassabis in conferenza stampa. “L’ingegno umano viene prima di tutto: porre domande e formulare ipotesi sono operazioni che i sistemi di AI non possono compiere. Per ora, si limitano ad analizzare i dati”, ha proseguito, notando che è “interessante che la commissione abbia voluto inviare un messaggio” assegnando due premi legati all’AI.
L’AI ha davvero attinenza con fisica e chimica?
“La mia prima reazione è stata che non si comprende appieno la vera natura dell’AI”, ha dichiarato David Vivancos, CEO della piattaforma di apprendimento profondo MindBigData.com.
“Ammiro profondamente Hinton e Hopfield per il loro straordinario lavoro. Tuttavia, ritengo che non si possano identificare con la fisica, a meno che non si consideri la fisica come un concetto ampio”, ha spiegato a Euronews Next.
Secondo l’Oxford English Dictionary, la fisica è definita come “la branca della scienza che studia la materia non vivente e l’energia”, ossia elementi di esistenza fisica.
Vivancos ha chiarito che la fisica “si ricollega a fenomeni reali”, mentre il comportamento dell’AI “è maggiormente assimilabile a processi mentali nei computer piuttosto che a entità fisiche”.
Tuttavia, l’AI potrebbe avere una connessione più forte con la chimica. In effetti, per quanto riguarda i premi Nobel, ciò è plausibile poiché parlano di chimica computazionale, un ramo che sfrutta le simulazioni al computer per affrontare complessi problemi chimici.
“L’uso dell’intelligenza artificiale per prevedere la struttura delle proteine rappresenta un passo avanti significativo, con numerose applicazioni in biologia, medicina e oltre”, ha affermato Andy Cooper, professore di chimica e direttore del Materials Innovation Factory e del Leverhulme Centre for Functional Materials Design dell’Università di Liverpool nel suo comunicato.
“L’intelligenza artificiale avrà ricadute anche in altri ambiti chimici, ma il settore delle proteine ha caratteristiche uniche. In primo luogo, dispone di un ampio set di dati di addestramento di alta qualità. In secondo luogo, le proteine sono complesse a livello strutturale ma relativamente semplici nella loro composizione.”
Esistono diversi tipi di intelligenza artificiale, incluse quelle generative, ma in generale, l’AI è vista come la tecnologia che permette a macchine e computer di emulare l’apprendimento, la comprensione e la risoluzione di problemi simili a quelli umani.
Il “trionfo dell’interdisciplinarità” dell’AI
Se l’AI deve essere incasellata in una scienza tradizionale, potrebbe essere più affine alla matematica, ha proposto Vivancos. Tuttavia, potrebbe anche riferirsi a biologia o neuroscienze, considerando gli algoritmi in grado di setacciare vasti database genetici.
L’intelligenza artificiale potrebbe pertanto integrarsi in molte aree diverse, avendo già dimostrato il suo valore pratico, ad esempio gestendo il traffico stradale in tempo reale, ottimizzando applicazioni di navigazione come Google Maps e migliorando l’efficacia di oggetti di uso quotidiano come gli aspirapolvere robot.
I premi Nobel per la chimica e la fisica, assegnati per l’uso dell’intelligenza artificiale, manifestano il “trionfo dell’interdisciplinarità” di questa tecnologia, ha affermato Virginia Dignum, docente di scienze informatiche all’Università di Umeå in Svezia, nonché responsabile del gruppo di ricerca sull’AI sociale ed etica.
“Le scoperte scientifiche significative non appartengono più esclusivamente a una sola disciplina, ma richiedono una visione più ampia e l’integrazione di diverse intuizioni”, ha commentato a Euronews Next.
“L’intelligenza artificiale agisce here come un acceleratore e un sostegno fondamentale per l’esplorazione di ampi campi di ricerca, funzionando come strumento per analizzare grandi volumi di dati, prevedere risultati e suggerire nuove ipotesi, arricchendo le capacità di ricercatori in ambiti come biologia, fisica, chimica e medicina”, ha aggiunto.
Tuttavia, Dignum ha sottolineato che questi premi non devono riguardare il collocamento dell’intelligenza artificiale nei Nobel, quanto piuttosto l’apertura mentale e “l’atteggiamento rispettoso degli scienziati” e il valore dell’apprendimento condiviso.
“Forse è giunto il momento di aggiornare i premi Nobel per riconoscere che le scoperte significative vanno oltre le divisioni disciplinari tradizionali”, ha concluso Dignum.
Foto crediti & articolo ispirato da: Euronews