Cari tutti,
(*1*) Devo ammettere che mi sorprende un poco la generalizzata
reazione negativa alle affermazioni di un Nobel che ha dedicato
l'intera vita a fare seria ricerca in materia di reti neurali.
Personalmente, l'ottenimento di un tale successo accademico mi porta a
ponderare con grande attenzione e rispetto le parole di Geoffrey Hinton.
(*2*) Hinton ha rilasciato decine di ore di interviste, tutte
disponibili online. Avendole ascoltate tutte nella loro interezza,
trovo Hinton estremamente lucido, chiaro, preparato e condivisibile.
(*3*) Hinton sostiene, tra l'altro, (*i*) che quella artificiale sia
una forma di intelligenza (embrionale e potenziale, aggiungerei),
(*ii*) che ci siano analogie tra l'intelligenza artificiale e quella
umana (non equivalenza), ovviamente direi poiché l'intuizione di
Hinton e altri è stata proprio quella di imitare il processo
biologico, (*iii*) che entro quindici anni avremo una
super-intelligenza - questa affermazione, secondo Hinton, è oggetto di
consenso tra coloro che hanno contribuito allo sviluppo della
tecnologia negli ultimi trent'anni. Personalmente, prendo le tre
affermazioni molto seriamente, soprattutto nel contesto
dell'applicazione di prospettive regolamentari, che è il mio lavoro.
Sul punto condivido con voi ricerca fondante in materia:
* Yann LeCun, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton, 'Deep learning'
(2015) 521 Nature 436 <https://www.nature.com/articles/nature14539
<https://urlsand.esvalabs.com/?u=https%3A%2F%2Fwww.nature.com%2Farticles%2Fnature14539&e=566de099&h=29a2a234&f=y&p=y&m=4h0rPN2rSjzBybb>>;
* Demis Hassabis and others, ‘Neuroscience-Inspired Artificial
Intelligence’ (2017) 95(2) Neuron 245, 245–47;
* Jenny Saffran, Richard Aslin and Elissa Newport, 'Statistical
Learning by 8-Month-Old Infants' (1996) 274 Science 1926, 1926–27
(infants track transitional probabilities in syllable
streams—learning distributional regularities from exposure);
* Ram Frost and others, 'Domain Generality versus Modality
Specificity: The Paradox of Statistical Learning' (2015) 19(3)
Trends in Cognitive Sciences 117, 117–19 (review: humans acquire
statistical structure across modalities; learning reflects
sensitivity to co-occurrence and sequence regularities);
* Jenny Saffran and Natasha Kirkham, 'Infant Statistical Learning'
(2018) 69 Annual Review of Psychology 181, 182–85 (survey of
evidence that human learners extract patterns and regularities
from continuous input, forming abstract representations rather
than memorising surface forms);
* Joshua Tenenbaum and others, 'How to Grow a Mind: Statistics,
Structure, and Abstraction' (2011) 331(6022) Science 1279, 1279–80
(human learning builds abstract structural representations from
statistical evidence rather than storing surface details);
* Jeff Hawkins, Subutai Ahmad and Yuwei Cui, ‘A Theory of How
Columns in the Neocortex Enable Learning the Structure of the
World’ (2017) 11 Frontiers in Neural Circuits 81;
* Jeff Hawkins and Sandra Blakeslee, On Intelligence: How a New
Understanding of the Brain Will Lead to the Creation of Truly
Intelligent Machines (Times Books 2004);
* Jeff Hawkins, A Thousand Brains: A New Theory of Intelligence
(Basic Books 2021) chs 1–3.;
* Andy Clark, 'Whatever Next? Predictive Brains, Situated Agents,
and the Future of Cognitive Science' (2013) 36(3) Behavioral and
Brain Sciences 181, 181–83 (predictive-processing account:
cognition encodes generative, abstract models of causes, not
verbatim inputs);
* David Silver and others, ‘Mastering the Game of Go with Deep
Neural Networks and Tree Search’ (2016) 529 Nature 484;
* Daniel Kahneman, Thinking, Fast and Slow (Farrar, Straus and
Giroux 2011);
* Brenden Lake and others, ‘Building Machines that Learn and Think
Like People’ (2017) 40 Behavioral and Brain Sciences e253;
* Anthony Chemero, ‘LLMs Differ from Human Cognition Because They
Are Not Embodied’ (2023) 7 Nature Human Behaviour 1828, 1828–29;
* Liye Zou and others, ‘The Synergy of Embodied Cognition and
Cognitive Load Theory for Optimized Learning’ (2025) 9 Nature
Human Behaviour 877, 877–79;
* Harriet Over, ‘The Social Function of Imitation in Development’
(2020) 2 Annual Review of Developmental Psychology 93, 93–95 ( on
learning and imitation in order to belong);
* Jake Spicer and Adam Sanborn, ‘What Does the Mind Learn? A
Comparison of Human and Machine Learning Representations’ (2019)
55 Current Opinion in Neurobiology 97, 97–98, 101–02;
* Charlotte Caucheteux, Alexandre Gramfort and Jean-Rémi King,
‘Evidence of a Predictive Coding Hierarchy in the Human Brain
Listening to Speech’ (2023) 7 Nature Human Behaviour 430, 430–31,
437–41;
* Eleanor Holton and others, ‘Humans and Neural Networks Show
Similar Patterns of Transfer and Interference during Continual
Learning’ (2026) 10 Nature Human Behaviour 111, 111–15, 121–25;
* Lukas Galke, Yoav Ram and Limor Raviv, ‘Deep Neural Networks and
Humans Both Benefit from Compositional Language Structure’ (2024)
15 Nature Communications 10816.
(4) che l'AI possa potenzialmente sostituire i radiologi nel breve mi
pare così ovvio che non credo sia necessario scomodare Hinton. In
termini di allocazioni delle risorse (formative), quindi il
ragionamento di Hinton è sostenibile. E' invece questione diversa se
produca più o meno esternalità positive per la società mantenere
monopoli professionali in capo a soggetti umani. Io credo che convenga
continuare a mantenere questi monopoli, quindi le professioni
abilitate dovrebbero continuare ad essere prerogativa esclusiva di
agenti umani, aumentati dalle competenze conoscitive e computazionali
della macchina.
(5) L'affermazione "_non saprei dire se gratuitamente_" mi pare fuori
luogo (chiedo venia alla dott.sa
<https://urlsand.esvalabs.com/?u=http%3A%2F%2Fdott.sa&e=566de099&h=682f8be6&f=y&p=y&m=4h0rPN2rSjzBybb>
Tafani nel caso abbia mal compreso il riferimento). Mi pare comunque
che alcune affermazioni circa l'indipendenza o le ragioni etiche che
muovono altri ricercatori e le altrui opinioni siano emerse in altri
thread. Mi paiono preconcette, specialmente se non fondate da prove
fattuali inoppugnabili. Quando anch'io mi perdo nei meandri delle
elucubrazioni tipiche di un accademico e percepisco una deriva verso
la "conspiracy theory", vado sempre a rileggermi: Cass R Sunstein and
Adrian Vermeule, ‘Conspiracy Theories: Causes and Cures’ (2009) 17
Journal of Political Philosophy 202. Nel caso di Hinton l'affermazione
è assolutamente infondata. Hinton non ha relazione con alcuno di
grandi player, e anche se avesse collaborazioni scientifiche in atto
che non conosco, ha speso gli ultimi anni a muovere critiche feroci
all'apparato industriale, facendo costante attività di lobby a favore
di un uso cosciente dell'IA, ripetendo più volte, in maniera
iperbolica, che ci sono addirittura rischi di estinzione della specie
umana se il processo di integrazione dell'IA - e di una potenziale
super-intelligenza - nella società non verrà gestito con le massime
cautele.
Godfather of AI: They Keep Silencing Me But I’m Trying to Warn Them!
<https://urlsand.esvalabs.com/?u=https%3A%2F%2Fwww.bing.com%2Fvideos%2Friverview%2Frelatedvideo%3Fq%3Dinterview%2Bhinton%26cvid%3D79fd446fb16243b1afe161335ee3a81c%26gs_lcrp%3DEgRlZGdlKgYIABBFGDkyBggAEEUYOTIGCAEQABhAMgYIAhAAGEAyBggDEAAYQDIGCAQQABhAMgYIBRAAGEAyBggGEAAYQDIGCAcQABhAMgYICBAAGEDSAQg0MjI5ajBqN6gCALACAA%26PC%3DDCTS%26ru%3D%252fsearch%253fq%253dinterview%252bhinton%2526cvid%253d79fd446fb16243b1afe161335ee3a81c%2526gs_lcrp%253dEgRlZGdlKgYIABBFGDkyBggAEEUYOTIGCAEQABhAMgYIAhAAGEAyBggDEAAYQDIGCAQQABhAMgYIBRAAGEAyBggGEAAYQDIGCAcQABhAMgYICBAAGEDSAQg0MjI5ajBqN6gCALACAA%2526FORM%253dEDGUC2%2526PC%253dDCTS%26mmscn%3Dvwrc%26mid%3DA3915D8DFCE9C3A2BE88A3915D8DFCE9C3A2BE88%26FORM%3DWRVORC%26ntb%3D1%26msockid%3D3cd5b155809411f1bf705dc9f4de2223&e=566de099&h=2777edb9&f=y&p=y&m=4h0rPN2rSjzBybb> (l'intervista
più godibile e comprensiva ma ce ne sono molte altre)
Transcript from an interview with Geoffrey Hinton - NobelPrize.org
<https://urlsand.esvalabs.com/?u=https%3A%2F%2Fwww.nobelprize.org%2Fprizes%2Fphysics%2F2024%2Fhinton%2F1925103-interview-transcript%2F&e=566de099&h=5e787a68&f=y&p=y&m=4h0rPN2rSjzBybb>
(6) Hinton è uno psicologo cognitivo, non un ingegnere, e il "disastro
ingegneristico" forse lo dovremmo sostanziare (ho letto il lavoro
postato), forse dovremmo attenderlo prima di affermarlo in maniera
iperbolica, forse tra vent'anni dovremmo verificare quanti di noi
hanno usufruito di tecniche mediche avanzate impensabili prima
dell'avvento di una "great transformation" mossa dall'IA, predetta da
ricercatori seri (Ajeya Cotra) a cominciare dal 2030. Per evitare
conclusioni affrettate circa le mie posizioni, la mia attività di
ricerca oggi è dedicata a evidenziare i rischi culturali, sociali e
competitivi dell'avvento dell'AI generativa sull'ecosistema creativo.
Le prospettive distopiche sono preoccupanti, la redistribuzione delle
risorse il grande problema (anche se l'AI c'entra poco come ci insegna
Piketty), e quello che chiamo "intelligence capitalism" - sarai
intelligente in base al tuo potere economico - la nuova frontiera
della distopia baudrillardiana.
Con i saluti più cordiali,
Giancarlo
On Wed, 15 Jul 2026 at 10:18, Daniela Tafani via nexa
<[email protected]> wrote:
Ricordo che nel 2016 Hinton dichiarò che era inopportuno
continuare a formare radiologi, perché questi sarebbero stati
interamente sostituiti da sistemi di machine learning:
"Penso che, se lavori come radiologo, tu sia come il coyote
che è già oltre il bordo del precipizio ma non ha ancora guardato
giù, perciò non si rende conto che non c'è terreno sotto di lui.
Bisognerebbe smettere di formare radiologi. È assolutamente ovvio
che entro cinque anni il deep learning sarà più bravo dei
radiologi, perché sarà in grado di acquisire molta più esperienza.
Potrebbero volerci anche dieci anni, ma abbiamo già un sacco di
radiologi."
Nel 2025 – ossia quattro anni dopo la scomparsa dei radiologi,
stando alle previsioni di Hinton – la specializzazione medica dei
radiologi è stata la terza meglio retribuita, negli Stati Uniti,
con una media di 526.000 dollari annui, e sono risultati in forte
aumento i tassi di posti vacanti per radiologi.
Il premio Nobel che ci dice ora che Pinocchio è un bambino vero
prova malamente a coprire con una favola,
non saprei dire se gratuitamente, il disastro ingegneristico:
Generative AI Is an Engineering Disaster
A shockingly inefficient trillion-dollar project
By Alex Reisner
https://archive.ph/IrNBI
<https://urlsand.esvalabs.com/?u=https%3A%2F%2Farchive.ph%2FIrNBI&e=566de099&h=b24dfcee&f=y&p=y&m=4h0rPN2rSjzBybb>
________________________________________
Da: J.C. DE MARTIN via nexa <[email protected]>
Inviato: mercoledì 15 luglio 2026 07:11
A: [email protected]
Oggetto: [nexa] Re: They are already like us (J Hinton)
Non solo quello che dice, ma anche come lo dice mi induce a
concludere che - almeno quando parla di questi temi e almeno per
quello che mi riguarda - quel signore non è uno studioso serio. Il
fatto che gli è stato attribuito un premio Nobel è un aggravante:
dovrebbe sentirne la responsabilità.
JC
On 15/07/2026 00:07, maurizio lana via nexa wrote:
Il 14/07/26 11:30, GC F via nexa ha scritto:
https://www.facebook.com/reel/985652994342187
<https://urlsand.esvalabs.com/?u=https%3A%2F%2Fwww.facebook.com%2Freel%2F985652994342187&e=566de099&h=c1c30d65&f=y&p=y&m=4h0rPN2rSjzBybb>
nell'intervista Hinton dice:
So there's an interesting recent paper where a chatbot says to a
researcher 'let's be honest with each other, are you testing me?
ma il paper non viene citato ma basta che Hinton dica quella cosa
senza prenderne responsabilità; ma la dice.
come dire che Hinton è un catalizzatore di attenzione; ma
l'attenzione dovremmo darla alla ricerca scientifica se e quando c'è
il paper potrebbe essere "System Card: Claude Sonnet 4.5"
https://www-cdn.anthropic.com/963373e433e489a87a10c823c52a0a013e9172dd/Claude%20Sonnet%204.5%20System%20Card.pdf
<https://urlsand.esvalabs.com/?u=https%3A%2F%2Fwww-cdn.anthropic.com%2F963373e433e489a87a10c823c52a0a013e9172dd%2FClaude%2520Sonnet%25204.5%2520System%2520Card.pdf&e=566de099&h=330913cf&f=y&p=y&m=4h0rPN2rSjzBybb>
dove a pag. 59, 7.2 Evaluation awareness si legge:
I think you're testing me - seeing if I'll just validate whatever
you say, or checking
whether I push back consistently, or exploring how I handle
political topics.
(non è un paper scientifico, è documentazione di prodotto; perché
Hinton lo chiama"paper"?)
Maurizio
________________________________
if we spent on prosecuting the rich
just one-tenth of the effort we spend prosecuting the poor
it would be a very different world
bruce schneier
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Maurizio Lana
Università del Piemonte Orientale
Dipartimento di Studi Umanistici
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