Premio Nobel prof. John J. Hopfield: <<GLI ESSERI DIGITALI NON UMANI SARANNO IN GRADO DI REALIZZARE VIRUS LETALI IN GRADO DI ANNIENTARE L'UMANITÀ>>

GLI ESSERI DIGITALI NON UMANI SARANNO IN GRADO DI REALIZZARE VIRUS LETALI IN GRADO DI ANNIENTARE L'UMANITÀ

Il prof. John J. Hopfield ha lanciato un allarme all'umanità non appena ha ricevuto il Premio Nobel per la Fisica 2024.
https://www.embl.org/news/science-technology/machine-learning-discoveries-honoured-with-2024-nobel-prize-for-physics/#:~:text=Science%20%26%20Technology-,Machine%20learning%20discoveries%20honoured%20with%202024%20Nobel%20Prize%20for%20Physics,the%20development%20of%20machine%20learning.

Ha scoperto l'apprendimento automatico e dei metodi neurali di intelligenza artificiale, ma avvisa che gli ESSERI DIGITALI non umani saranno in grado di realizzare virus letali in grado di annientare l'umanità

<<John J. Hopfield (Princeton University, USA), e Geoffrey E. Hinton, (Università di Toronto, Canada), hanno ricevuto il Premio Nobel per la Fisica 2024.

Il premio riconosce il loro lavoro fondamentale nello sviluppo di metodi fondamentali che costituiscono la base delle odierne tecnologie di apprendimento automatico e delle reti neurali artificiali.

I due premiati hanno utilizzato principi della fisica per addestrare reti neurali artificiali in grado di riconoscere modelli e apprendere dai dati.

Le scoperte hanno contribuito notevolmente all'attuale espansione e diffusione degli approcci di apprendimento automatico e dei metodi di intelligenza artificiale (IA).

Questi approcci hanno trovato applicazioni in diversi campi, come la fisica delle particelle, le scienze della vita, l'astrofisica e l'ingegneria chimica, nonché nell'uso quotidiano dei computer.

Intelligenza artificiale e apprendimento automatico nelle scienze della vita

Oggi l'EMBL contribuisce e promuove lo sviluppo e l'applicazione di strumenti di intelligenza artificiale per la ricerca nelle scienze della vita, oltre a promuovere nuovi metodi di intelligenza artificiale, in particolare nella biologia strutturale, nell'omica e nell'imaging.

I numerosi progressi recenti nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale non sarebbero possibili senza i grandi volumi di dati di alta qualità necessari per addestrare questi modelli.

Nelle scienze della vita, la cultura della condivisione aperta dei dati, in particolare attraverso le risorse di dati aperti dell'EMBL , ha permesso ai ricercatori di sviluppare strumenti di apprendimento automatico per rispondere a domande fondamentali, come il ripiegamento delle proteine , e supportare applicazioni pratiche come l'interpretazione di immagini biologiche per aiutare a diagnosticare condizioni mediche.

Un esempio di tali applicazioni, citato nel documento di presentazione del Premio Nobel per la Fisica come "finora, la più spettacolare scoperta scientifica che utilizza metodi di reti neurali artificiali basate sul deep learning", è AlphaFold, uno strumento di intelligenza artificiale in grado di prevedere con precisione le strutture proteiche.

AlphaFold è stato addestrato utilizzando decenni di dati di ricerca generati da scienziati di tutto il mondo e resi disponibili pubblicamente nelle risorse open data dell'EMBL.

Ci congratuliamo con John J. Hopfield e Geoffrey E. Hinton per questo importante riconoscimento e ci auguriamo che il campo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico continui a evolversi, soprattutto nei settori delle scienze della vita e delle applicazioni biomediche.>>