Sebbene pensassero che avrebbero potuto non essere selezionati per il Premio Nobel per la Chimica di quest’anno, due ricercatori di intelligenza artificiale del team DeepMind di Google sono stati avvisati pochi minuti prima dell’annuncio della loro nomina. Demis Hassabis, CEO di DeepMind, e John Jumper, direttore statunitense del progetto, hanno condiviso il premio per il loro lavoro su AlphaFold2, un modello di intelligenza artificiale in grado di prevedere le strutture proteiche.
I due uomini sono co-vincitori insieme a David Baker, uno scienziato dell’Università di Washington che utilizza aminoacidi e potenza di calcolo per creare nuovi tipi di proteine.
Sia Hassabis che Jumper hanno affermato di aver ricevuto un messaggio dall’organizzazione svedese del Nobel poco prima che la notizia fosse annunciata. “ Abbiamo ricevuto la chiamata molto tardi. Pensavamo che non sarebbe successo “, ha detto Demis Hassabis durante una conferenza stampa organizzata da Google dopo l’annuncio. “ Non sono riuscito a dormire la notte scorsa disse John Jumper.
AlphaFold2 utilizzato da oltre 2 milioni di persone
Presentato nel 2020, il progetto AlphaFold da allora ha previsto la struttura di 200 milioni di proteine identificate dai ricercatori. AlphaFold2, per il quale Hassabis e Jumper hanno vinto il Premio Nobel, è stato utilizzato da più di 2 milioni di persone in 190 paesi. Nella conferenza stampa i due hanno affermato che una nuova versione in lavorazione, AlphaFold3, sarà messa gratuitamente a disposizione della comunità scientifica.
Il Premio Nobel per la fisica di quest’anno, assegnato il giorno prima, ha riconosciuto anche il lavoro pionieristico nel campo dell’intelligenza artificiale, che ha rivelato “ un modo completamente nuovo per noi di usare i computer “. Geoffrey Hinton dell’Università di Toronto e John Hopfield dell’Università di Princeton hanno condiviso il premio per aver utilizzato la fisica per addestrare le reti neurali a consentire l’apprendimento automatico che è alla base di gran parte di ciò che l’intelligenza artificiale può realizzare.
Geoffrey Hinton, noto come il “padrino dell’intelligenza artificiale”, ha lavorato per un periodo presso Google, ma ha lasciato il ruolo nel 2023 a causa delle preoccupazioni sui rischi posti dall’intelligenza artificiale. Questa settimana ha evidenziato sia le implicazioni positive, come i progressi nel settore sanitario, sia gli aspetti negativi e imprevedibili della rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale. “ Non abbiamo esperienza di cosa significhi avere cose più intelligenti di noi “, ha detto, come riportato da New York Times.
“L’intelligenza artificiale come strumento definitivo”
Il comitato Nobel ha chiamato AlphaFold2” svolta straordinaria “. Alla conferenza stampa, Demis Hassabis e John Jumper hanno riconosciuto che il loro lavoro è solo l’inizio di una tecnologia basata sull’intelligenza artificiale che potrebbe accelerare lo sviluppo di trattamenti medici da anni a mesi e che aiuterà i ricercatori a comprendere il “ meccanismi fondamentali della biologia ».
« Vedo l’intelligenza artificiale come lo strumento definitivo per accelerare la scienza e la conoscenza scientifica “, ha detto Demis Hassabis.
Entrambi i ricercatori hanno reso omaggio al team di Google e a molti altri scienziati che hanno creato il lavoro fondamentale su cui si basava la loro ricerca.
« È una lezione di umiltà. Ogni volta che addestriamo l’intelligenza artificiale, ogni punto dati rappresenta anni di impegno da parte di qualcuno che si prepara a diventare uno studente di dottorato o di qualcuno che ha già conseguito il dottorato disse John Jumper. “ Ogni giorno è meraviglioso vedere il lavoro svolto dalla comunità scientifica su AlphaFold e non vedo l’ora di vedere cosa verrà dopo. »
Sebbene l’intelligenza artificiale abbia svolto un ruolo importante in AlphaFold, aiutando a identificare modelli che gli esseri umani non sarebbero in grado di trovare, Demis Hassabis sottolinea che il progetto comporta una quantità significativa di lavoro umano. “ Non è stata solo l’intelligenza artificiale a farlo “, ha detto. “ È stato un processo iterativo. Abbiamo sviluppato, ricercato, cercato di trovare le giuste combinazioni tra ciò che la comunità ha capito sulle proteine e il modo in cui integriamo quelle intuizioni nella nostra architettura. »
« L’intelligenza artificiale è stata lo strumento con cui siamo arrivati a questo incredibile lavoro “, ha concluso Demis Hassabis
Fonte: CNET.com
