Geoffrey Hinton, 75 anni, è noto come il Padrino dell’Intelligenza Artificiale (IA) per il suo pionieristico lavoro nel campo dell’apprendimento automatico e dell’apprendimento profondo. Nel 2018, Hinton è stato insignito del prestigioso Premio Turing per i suoi contributi alla scienza dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, Hinton ha recentemente lasciato Google, dove è stato ricercatore presso Google Brain, per poter parlare apertamente dei pericoli legati all’IA e dei timori che un uso incontrollato di queste tecnologie possa portare a un mondo invaso da false immagini e testi.
Hinton è co-inventore del deep learning, una tecnologia che sta alla base dei grandi modelli linguistici utilizzati attualmente, come ChatGPT e Bard. Il deep learning è una tecnica di apprendimento basata su reti neurali artificali che cercano di imitare il funzionamento delle cellule nervose umane. Questo concetto di apprendimento automatico in profondità ha dato origine a molte nuove applicazioni e scoperte nell’intelligenza artificiale.
Guarda l’intervista:
Esiste la preoccupazione che le IA, diventando sempre più intelligenti degli esseri umani, possano progressivamente sostituire i lavori umani e forse l’umanità stessa. Hinton suggerisce di non sviluppare ulteriormente le IA fino a quando non si comprenda come controllarle. In questo articolo, esamineremo più approfonditamente chi è Geoffrey Hinton, i suoi contributi all’IA e il motivo per cui ha deciso di lasciare Google per affrontare apertamente i problemi legati all’intelligenza artificiale.
Leggi anche: L’etica dell’intelligenza artificiale: implicazioni e sfide
Indice dei contenuti
Biografia e formazione di Geoffrey Hinton
Geoffrey Hinton è un informatico britannico-canadese. Ha iniziato la sua formazione laureandosi in psicologia sperimentale presso l’Università di Cambridge nel 1967, successivamente ha conseguito un master in scienze nella stessa disciplina presso l’Università di Edimburgo nel 1969. Nel 1972, completò il suo PhD in intelligenza artificiale presso l’Università di Edimburgo sotto la supervisione di Christopher Longuet-Higgins, un famoso scienziato nel campo dell’intelligenza artificiale e della psicologia cognitiva.
Nel corso degli anni, Hinton ha svolto una parte significativa della sua ricerca presso l’Università di Toronto e l’University College London. È stato professore all’Università di Toronto dal 1987 al 2023 e ha anche accettato posizioni presso l’University College London, la Carnegie Mellon University e il California Institute of Technology.
Oltre al suo lavoro accademico, Hinton è stato coinvolto in numerosi progetti di ricerca e divulgazione. Nel 2017, fondò il Vector Institute for Artificial Intelligence, un’organizzazione di ricerca che si occupa di intelligenza artificiale a Toronto, Canada. Ha anche collaborato con altri scienziati e ingegneri in società legate all’intelligenza artificiale, come DNNresearch Inc. e Coursera, una piattaforma online di apprendimento che offre corsi avanzati di intelligenza artificiale.
I contributi di Geoffrey Hinton all’Intelligenza Artificiale
La retropropagazione dell’errore nelle reti neurali
Uno dei più noti contributi di Geoffrey Hinton al campo dell’intelligenza artificiale risale al 1986, quando, insieme a David Rumelhart e Ronald J. Williams, pubblicò un articolo sulla retropropagazione dell’errore nelle reti neurali. La retropropagazione è un algoritmo di apprendimento che viene utilizzato per ottimizzare i parametri di una rete neurale. Questo algoritmo ha rivoluzionato il modo in cui le reti neurali venivano addestrate e rese molto più accurate nella risoluzione di problemi complessi.
Leggi anche: Ecco perché GPT 5 cambierà il mondo (per sempre)
AlexNet e la rinascita dell’apprendimento profondo
Un altro importante contributo di Hinton all’apprendimento profondo è stato il successo rivoluzionario di AlexNet nel 2012. AlexNet è una rete neurale convoluzionale (CNN) sviluppata da Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton. La CNN ha dominato la competizione ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) nel 2012, riducendo di oltre il 40% l’errore top-5 rispetto ai precedenti approcci.
La vittoria di AlexNet ha segnato una svolta nella ricerca sull’intelligenza artificiale, poiché ha dimostrato che le reti neurali in profondità, con la giusta architettura e potenza di calcolo, avevano il potenziale per ottenere risultati molto più accurati rispetto alle tecniche tradizionali di apprendimento automatico.
Il Premio Turing
Nel 2018, Geoffrey Hinton è stato insignito del prestigioso Premio Turing insieme a Yoshua Bengio e Yann LeCun. Il Premio Turing è considerato il “Nobel dell’informatica” ed è conferito per meriti eccezionali nel campo dell’informatica. Hinton, Bengio e LeCun sono stati premiati “per i loro concetti rivoluzionari e gli sviluppi nell’apprendimento profondo che hanno portato a grandi avanzamenti nell’intelligenza artificiale”.
Il timore dell’IA e la scelta di lasciare Google
Nonostante i suoi significativi contributi nell’intelligenza artificiale, Geoffrey Hinton lancia l’allarme riguardo i pericoli dell’IA e ha recentemente deciso di lasciare Google per poter parlare liberamente di questi pericoli. Hinton esprime preoccupazione sul fatto che l’uso incontrollato di IA possa portare a un mondo in cui false immagini e testi diventano sempre più difficili da distinguere dalla realtà.
Leggi anche: ChatGPT: lo scenario Terminator e la preoccupazione di Sam Altman
Inoltre, l’IA potrebbe progressivamente sostituire i lavori umani e, a lungo termine, l’umanità stessa, se non controllate correttamente. Secondo Hinton, per evitare questi pericoli, la ricerca sull’IA dovrebbe rallentare e concentrarsi su come controllare e governare questi sistemi, invece di continuare a svilupparli senza alcuna restrizione o guida. La decisione di Hinton di lasciare Google dimostra il suo impegno nel promuovere un approccio più responsabile e consapevole per affrontare i rischi posti dall’intelligenza artificiale.