ALLARME IA - IL PREMIO NOBEL PROF. JOHN J. HOPFIELD: <<Gli esseri digitali (non umani) sono in grado di realizzare patogeni mortali, tali da annientare l'umanità>>

Premio Nobel prof. John J. Hopfield: <<ALLARME IA: DEGLI GLI ESSERI DIGITALI (NON UMANI) SARANNO IN GRADO DI REALIZZARE PATOGENI MORTALI TALI DA ANNIENTARE L'UMANITÀ>>

La notizia in italiano su Facebook:
https://www.facebook.com/share/v/1LMQ5S9M4g/

AlphaFold:
https://deepmind.google/science/alphafold/

NATURE: AlphaFold 3
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2

Science Media Centre:.
https://www.sciencemediacentre.org/expert-reaction-to-nobel-prize-in-physics-for-foundational-discoveries-and-inventions-that-enable-machine-learning-with-artificial-neural-networks/

Nobel Prize:
https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/press-release/

Nature:
https://www.nature.com/articles/d41586-024-03213-8

Reale Accademia Svedese delle Scienze
https://www.kva.se/en/news/the-nobel-prize-in-physics-2024/

EMBL - European Molecular BIOLOGY Laboratory:
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.

Il video:
https://rumble.com/v6wvz7w-418036748.html

I prof. John J. Hopfield e Geoffrey Hinton Premi Nobel per la Fisica 2024, hanno scoperto "l'apprendimento automatico e dei metodi neurali di intelligenza artificiale".

Ma, clamorosamente, il prof. John J. Hopfield ha voluto lanciare un allarme: ossia, che gli ESSERI DIGITALI (non umani) saranno in grado di realizzare virus letali in grado di annientare l'umanità.

Ma proviamo a spiegare di cosa si tratta.

Nel documento di presentazione del Premio Nobel per la Fisica è riportato: "Finora, la più spettacolare scoperta scientifica che utilizza metodi di reti neurali artificiali basate sul deep learning, denominato AlphaFold, uno strumento di intelligenza artificiale in grado di prevedere con precisione le strutture proteiche."

Le Proteine, definite" i mattoni della vita" ​​sono alla base di ogni processo biologico di ogni essere vivente.

Esse sono composte da lunghe catene di amminoacidi, ciascuna di esse ha una struttura tridimensionale complessa e unica. Pensate, che che per comprenderne anche solo una può richiedere diversi anni e centinaia di migliaia di dollari.

Ma nel 2020 AlphaFold è riuscita a prevedere le strutture proteiche in pochi minuti, con un livello di precisione notevole.

Per capirci, AlphaFold, nel frattempo è giarrivato alla terza versione, impiega algoritmi di intelligenza artificiale avanzati per modellare con precisione le strutture e le interazioni molecolari.
Ed è stato addestrato utilizzando decenni di dati di ricerca generati da scienziati di tutto il mondo.

Tornando ai premi Nobel per la Fisica del 2024, fondamentalmente hanno sviluppato dei metodi che costituiscono la base delle odierne tecnologie di apprendimento automatico e delle reti neurali artificiali.

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

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

Ufficialmente, tali approcci avrebbero trovato applicazioni in campi, come:
- la fisica delle particelle,
- le scienze della vita,
- l'astrofisica
- l'ingegneria chimica,
- personal computer

In definitiva, sarebbe stato inventato il tassello mancante affinché quanto si era già scoperto sull'apprendimento automatico dell'intelligenza artificiale potesse divenire possibile grazie ai grandi volumi di dati di alta qualità necessari per addestrare questi modelli umanoidi.

Nelle scienze della vita, la cultura della condivisione aperta dei dati, ha permesso ai ricercatori di sviluppare strumenti di apprendimento automatico per rispondere a domande fondamentali, come:
- il ripiegamento delle proteine
- l'interpretazione di immagini biologiche al fine di aiutare a diagnosticare condizioni mediche

È evidente che lui ha capito troppo tardi che l'impiego benefico nel campo della medicina è solo una copertura, mentre il reale uso che se ne vuole fare ha altre finalità ed altri scopi. Per cui, ha voluto rilasciare una dichiarazione plateale proprio nel giorno in cui ha ritirato il Premio Nobel per la sua agghiacciante invenzione lasciando tutti a bocca aperta.