Pioniere dell'Intelligenza Artificiale e Professore MIT
Tomaso Armando Poggio (Genova, 11 settembre 1947) è un fisico e informatico italiano, Eugene McDermott Professor presso il Department of Brain and Cognitive Sciences del Massachusetts Institute of Technology (MIT) di Boston, dove è anche co-direttore del Center for Brains, Minds and Machines (CBMM).
Con oltre 134.000 citazioni su Google Scholar, Poggio è uno degli scienziati italiani più influenti nel campo dell'intelligenza artificiale e delle neuroscienze computazionali. Ha lavorato con Marvin Minsky, pioniere dell'AI al MIT, e con Francis Crick, scopritore della struttura del DNA.
La sua ricerca si concentra sull'intersezione tra intelligenza naturale e artificiale, sviluppando modelli matematici del cervello che hanno ispirato le moderne architetture di deep learning.
Tomaso Poggio è considerato uno dei padri del machine learning moderno. I suoi contributi hanno gettato le basi teoriche per molte tecnologie AI che usiamo oggi.
Sviluppo di teorie matematiche su come le reti neurali apprendono, inclusa la teoria della regolarizzazione e del kernel learning.
Modelli computazionali della visione umana che hanno ispirato le moderne reti neurali convoluzionali (CNN).
Co-sviluppo delle SVM, uno degli algoritmi di machine learning più influenti prima del deep learning.
Modelli matematici del cervello che spiegano come i neuroni biologici elaborano informazioni visive.
Dal 2013, Poggio co-dirige il CBMM, centro di ricerca finanziato dalla National Science Foundation con 25 milioni di dollari, che riunisce neuroscienziati, psicologi, informatici e matematici per comprendere l'intelligenza umana e costruire macchine intelligenti.
Il CBMM ha prodotto oltre 500 pubblicazioni scientifiche e formato centinaia di ricercatori che oggi lavorano in università e aziende leader come Google, Meta, OpenAI, DeepMind.
Poggio si concentra su uno dei paradossi più affascinanti dell'AI moderna: le reti neurali profonde funzionano straordinariamente bene, ma non sappiamo esattamente perché.
La ricerca di Poggio mira a sviluppare una teoria matematica rigorosa del deep learning, fondamentale per costruire AI più sicure, interpretabili ed efficienti.
Scritto con il giornalista Marco Magrini, il libro racconta gli albori dell'intelligenza artificiale e svela i misteri dell'intelligenza naturale confrontandola con quella artificiale. Un'opera fondamentale per capire dove stiamo andando e quali sono i veri limiti e possibilità dell'AI.
Temi trattati: Storia dell'AI, come funziona il cervello, reti neurali biologiche vs artificiali, limiti attuali dell'AI, futuro dell'intelligenza generale, etica e società.
Come Tomaso Poggio studia l'intelligenza naturale per costruire AI migliori, GPX Engineering sviluppa GPT Custom con metodologia NSPE™ (Neuro Semantic Prompt Engineering) che si ispira ai processi cognitivi umani per creare intelligenze artificiali che amplificano il pensiero strategico aziendale.