Da cinquant’anni gli scienziati stanno cercando senza successo un modo per “replicare” le strutture cerebrali umane e dare così modo ai computer di comprendere immagini, suoni, linguaggio naturale, ma soprattutto capacità di “apprendere” senza dipendere da programmazioni rigide. Geoffrey Hinton, docente di informatica presso l’Università di Toronto, grazie ai fondi del governo canadese, decide di mettere su un team per studiare un nuovo approccio al problema e riunisce attorno a sé anche Yann LeCun, docente della New York University, e Yoshua Bengio dell’Università di Montreal. 2019, 15 anni dopo i tre vengono insigniti col prestigioso Turing Award per il loro lavoro innovativo sulle reti neurali, che ha posto le basi per gli attuali sviluppi delle IA.

Senza il lavoro seminale di Hinton, ora a Google, LeCun, che lavora invece per Facebook, e Bengio, che ha collaborato con Microsoft e IBM, non ci sarebbero le auto a guida autonoma, gli assistenti digitali degli smartphone e i sistemi di riconoscimento facciale, tanto per fare tre esempi popolari di applicazioni delle reti neurali in ambito consumer.

‎”Abbiamo assistito a un vero e proprio cambio di paradigma nella scienza” ha affermato Oren Etzioni, direttore generale dell’Allen Institute for Artificial Intelligence di Seattle e voce autorevole nell’ambito dell’IA. “Il loro operato ha cambiato la Storia e io ne sono davvero impressionato”.

Come abbiamo spiegato più volte nei nostri articoli, una rete neurale tenta di riprodurre grossomodo il modo in cui i singoli neuroni sono connessi tra loro nel cervello umano, tramite un complesso sistema matematico che consente alle IA di imparare a svolgere specifiche attività non attraverso una rigida programmazione, bensì tramite l’analisi di grandi quantità di dati. ‎ ‎

Come spesso accade poi le conquiste non sono casuali, ma frutto di un’intuizione iniziale profonda, poi caparbiamente perseguita con metodo scientifico nel corso dei decenni. Hinton ad esempio pensava alle reti neurali sin dai primi anni ’70, quando si laureò, anche se all’epoca l’idea era apertamente osteggiata dalla comunità scientifica, tanto che persino il suo relatore durante il dottorato la mise in discussione. “ci incontravamo una volta a settimana”, ha poi raccontato Hinton, “e i nostri incontri spesso si concludevano con scontri a chi urlava di più”.

Nel frattempo il più giovane LeCun entrò nei Bell Lab di AT&T tra gli anni ’80 e ’90, quando l’idea delle reti neurali riprese un po’ di vigore. Qui, assieme a Yoshua Bengio ne realizzò una in grado di leggere le lettere scritte a mano, un unicum per l’epoca. Le reti neurali però funzionavano bene (e lo fanno tuttora) solo quando si hanno dati sufficienti da fornirgli per l’apprendimento, ma all’epoca “c’erano poche aree in cui fosse disponibile un numero sufficiente di dati”.

I ricercatori però non si arresero e così, nel 2004 con meno di 400mila dollari a disposizione Hinton avviò un programma di ricerca chiamato “computazione neurale e percezione adattiva”, convocando anche i colleghi LeCun e Bengio. Il resto, come si suol dire, è storia.