L’Intelligenza Artificiale (AI) è uno fra i campi di ricerca più vivi del 21esimo secolo. Metodiche computazionali conosciute sotto il nome di machine learning e deep learning fanno infatti ogni giorno progressi nel costruire una vera e propria “macchina pensante” artificiale.
Nell’uomo sono i neuroni i costituenti primi che ci permettono di pensare. Questi hanno la capacità di interagire l’uno con l’altro attraverso le sinapsi, canali attraverso cui vengono trasmessi stimoli di natura elettrochimica. Un impulso viene detto “attivo” se il segnale in ingresso al neurone supera una certa soglia di potenziale, altrimenti viene detto “inattivo”.
Possiamo allora immaginare il neurone come descritto da un sistema binario a due singoli valori: +1 nel caso attivo, -1 in caso contrario. Facendo un paragone con quanto accade nella materia, i cui costituenti primi sono le particelle elementari che la compongono, un analogo sistema binario può essere associato al valore del momento angolare intrinseco (detto “spin”) degli elettroni, che può essere di tipo “up” o “down”. Gli stessi atomi allora, alla pari di una rete neurale, possono essere considerati come un sistema interagente a molti corpi i cui costituenti primi possiedono due soli gradi di libertà.
Sistemi di spin interagenti sono utilizzati per descrivere il magnetismo nella materia e più in generale alcune tra le più famose transizioni di fase che si trovano in natura. In particolare, il modello statistico presentato in questo articolo, che descrive la transizione di un materiale metallico attraverso la transizione ferro-paramagnetica, è noto come modello di Ising, ed è stato introdotto dall’omonimo fisico nel 1920. John Hopfield nel 1982, partì proprio da questo modello paradigmatico per descrivere la rete neurale artificiale che oggi prende il suo nome. Quest’ultima è in grado di riprodurre la memoria umana, ed è oggi utilizzata per il riconoscimento di immagini o in problemi di ottimizzazione.
Recenti studi propongono di utilizzare questo tipo di rete neurale per il riconoscimento facciale, anche per immagini non completamente nitide.
Eri a conoscenza del modello di Ising e delle sue svariate applicazioni?