AGI e i 5 Livelli di Intelligenza Artificiale: Dove Ci Troviamo Oggi?

A differenza di quanto crede qualcuno, l’intelligenza artificiale non è una bolla. È una tecnologia creata per restare e non solo. Come ordine di grandezza è al pari dell’invenzione di internet.

Tra 20 anni non saremo più in grado di immaginare un mondo priva di intelligenza artificiale. Questo perché l’AI velocizza molti processi, è in grado di adattarsi in diversi compiti e può migliorare la vita delle persone.

A tal proposito si parla spesso di AGI: un’entità che possiede la capacità di comprendere o apprendere qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può, è al centro di dibattiti intensi e ricerche approfondite.

Innovatori come Sam Altman di OpenAI, e progetti come ChatGPT, stanno spingendo i confini di ciò che la tecnologia AI può realizzare, riflettendo l’ambizione umana di creare macchine che possano simulare l’intelligenza umana.

Questo fervore è alimentato non solo dalla curiosità scientifica ma anche dalla speranza di affrontare sfide globali complesse con soluzioni innovative.

Ci sono diversi livelli di IA. Oggi siamo a malapena al livello 2. Questo significa che ci saranno numerose migliorie nei prossimi anni e siamo appena all’inizio di una rivoluzione di portata storica.

Cos’è l’Intelligenza Artificiale Generale (AGI)?

Con il termine Intelligenza Artificiale Generale (AGI o, in lingua inglese, Artificial General Intelligence) si intende l’abilità ipotetica di un agente intelligente di comprendere o apprendere qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può svolgere.

È importante osservare che non esiste ancora una definizione di AGI universalmente riconosciuta, poiché il concetto stesso è variato nel corso degli anni.

Definizione e concetti chiave

La definizione più diffusa considera l’AGI come l’insieme di quelle abilità mostrate dai sistemi hardware e software che, a un osservatore umano, possono apparire come pertinenza esclusiva dell’intelligenza umana (o più in generale, animale).

L’AGI dovrebbe essere in grado di mostrare lo stesso tipo approssimativo di intelligenza generale degli umani, non legata a un insieme di compiti altamente specifici ma con una portata più ampia.

Un sistema AGI dovrebbe essere capace di generalizzare ciò che ha appreso, compresa la generalizzazione attinente contesti qualitativamente molto diversi da quelli di cui ha avuto esperienza.

Differenze tra AGI e AI ristretta

A differenza dell’Intelligenza Artificiale Generale, l’Intelligenza Artificiale Ristretta (ANI o Narrow AI) è un tipo di AI programmata per eseguire un compito singolare con vincoli limitati. Può eseguire molto bene un lavoro in modo efficiente, ma non ha la capacità di adattarsi a compiti al di fuori del suo ambito predefinito.

I sistemi di AI ristretta fanno molto affidamento su grandi volumi di dati etichettati per eseguire compiti specifici. Non possiedono una “mente propria” e non hanno creatività o capacità di pensare fuori dagli schemi. Vengono formati utilizzando l’apprendimento supervisionato e operano entro parametri predefiniti, basandosi su algoritmi e dati.

L’AGI, al contrario, dovrebbe avere un’ampia conoscenza e adattabilità, non limitate a funzioni specifiche come l’ANI. Dovrebbe essere in grado di trasferire la conoscenza da un campo all’altro, imparando a fare anche cose per cui non è stata programmata o addestrata, proprio come farebbe un essere umano.

I Livelli di Intelligenza Artificiale

Nell’ambito dell’intelligenza artificiale, esistono diversi livelli che rappresentano l’evoluzione delle capacità e delle funzionalità dei sistemi AI. Questi livelli vanno dai sistemi più semplici fino all’ipotetica Intelligenza Artificiale Generale (AGI), che mirerebbe a replicare l’intera gamma delle capacità cognitive umane.

Ecco una panoramica dei cinque livelli principali:

Livello 1: Sistemi di AI di base

Questo livello comprende i sistemi di intelligenza artificiale più basilari, noti come Intelligenza Artificiale Stretta o Intelligenza Artificiale Debole. Questi sistemi sono progettati per eseguire compiti singoli e specifici, come il riconoscimento di immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale o il gioco degli scacchi.

Essi non possiedono una vera “intelligenza” nel senso umano del termine, ma sono semplicemente in grado di svolgere in modo efficiente il compito per cui sono stati addestrati. È un livello che abbiamo già superato.

Livello 2: Problemi di base risolvibili

A questo livello, i sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di risolvere problemi più complessi rispetto a quelli del livello 1, ma ancora all’interno di un ambito specifico.

Questi sistemi possono combinare diverse tecniche di AI, come il machine learning e il ragionamento logico, per affrontare sfide più articolate. Tuttavia, la loro capacità di generalizzazione rimane limitata al dominio in cui sono stati addestrati.

È in pratica il livello in cui ci troviamo oggi.

Livello 3: Azioni autonome per l’utente

I sistemi di intelligenza artificiale di questo livello sono in grado di compiere azioni autonome per assistere gli utenti in compiti complessi.

Esempi di tali sistemi includono gli assistenti virtuali intelligenti, come Alexa o Siri, che possono comprendere il linguaggio naturale e svolgere attività come impostare promemoria, gestire calendari o fornire informazioni.

È un livello a cui arriveremo il prossimo anno.

Livello 4: Innovazioni autonome

A questo livello, i sistemi di intelligenza artificiale acquisiscono la capacità di innovare in modo autonomo, andando oltre le loro funzioni predefinite. Possono identificare nuovi modi di risolvere problemi, generare idee creative e apportare miglioramenti ai loro stessi processi.

Tuttavia, queste innovazioni rimangono limitate a domini specifici e non raggiungono ancora il livello di generalizzazione dell’intelligenza umana.

Livello 5: AGI completa

L’Intelligenza Artificiale Generale (AGI) rappresenta il livello più avanzato e ambizioso dell’intelligenza artificiale. Un sistema AGI dovrebbe essere in grado di replicare tutte le capacità cognitive umane, come il ragionamento, l’apprendimento, la risoluzione di problemi, la creatività e la consapevolezza di sé.

L’AGI mirerebbe a creare un’intelligenza artificiale veramente generale, in grado di affrontare qualsiasi compito intellettuale con la stessa flessibilità e adattabilità dell’intelligenza umana.

È importante sottolineare che, al momento attuale, l’AGI completa rimane un obiettivo teorico e non è stata ancora realizzata nella pratica. Tuttavia, i progressi costanti nel campo dell’intelligenza artificiale stanno portando a sistemi sempre più avanzati e capaci di affrontare sfide sempre più complesse.

Stato Attuale della Tecnologia AI

Progressi recenti nel settore

Negli ultimi anni, il settore dell’Intelligenza Artificiale (AI) ha vissuto una rapida evoluzione, con progressi significativi in diversi ambiti. Aziende e istituti di ricerca stanno investendo ingenti risorse per esplorare nuove applicazioni dell’AI, con l’obiettivo di avvicinarla sempre più alle capacità umane.

Secondo le stime, entro il 2025, i soli ricavi dai software di Intelligenza Artificiale raggiungeranno oltre 100 miliardi di dollari a livello globale.

Alcuni dei recenti progressi includono:

Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): La NLP è un sottocampo dell’AI che si occupa dell’interazione tra computer e linguaggio umano. I recenti sviluppi hanno portato alla creazione di chatbot, assistenti virtuali e software di riconoscimento vocale, rendendo la comunicazione tra uomo e macchina più naturale e fluida.

Un’applicazione estremamente interessante è stata sviluppata da un gruppo di ricerca dell’Università di Bologna, che ha utilizzato un sistema di deep learning per decifrare il Minoan Cyprus, una lingua di 3.500 anni fa.

Visione Artificiale e Robotica: La visione artificiale permette ai computer di interpretare e comprendere le informazioni visive del mondo circostante. I progressi in questo campo hanno portato allo sviluppo della tecnologia di riconoscimento facciale, rilevamento di oggetti e auto a guida autonoma.

Nel campo della robotica, i recenti avanzamenti hanno dato vita a robot intelligenti in grado di svolgere un’ampia gamma di compiti, dalla produzione alla sanità all’esplorazione spaziale.

Posizione attuale sulla scala dei 5 livelli

Attualmente, la maggior parte dei sistemi di AI si colloca nei primi tre livelli della scala dei cinque livelli di intelligenza artificiale:

1. Sistemi di AI di base: Questi sistemi sono progettati per eseguire compiti singoli e specifici, come il riconoscimento di immagini o l’elaborazione del linguaggio naturale.
2. Problemi di base risolvibili: A questo livello, i sistemi di AI possono affrontare problemi più complessi, ma ancora all’interno di un ambito specifico, combinando diverse tecniche come il machine learning e il ragionamento logico.
3. Azioni autonome per l’utente: Esempi di questo livello sono gli assistenti virtuali intelligenti come Alexa o Siri, in grado di comprendere il linguaggio naturale e svolgere attività come impostare promemoria o fornire informazioni.

Mentre i progressi nei primi tre livelli sono evidenti, i livelli 4 (Innovazioni autonome) e 5 (AGI completa) rimangono ancora obiettivi teorici da raggiungere.Gli sforzi congiunti di aziende, istituti di ricerca e innovatori stanno spingendo costantemente i confini di ciò che l’AI può realizzare.

Sfide e Opportunità per Raggiungere l’AGI

Il raggiungimento dell’Intelligenza Artificiale Generale (AGI) comporta sfide immense, ma al contempo apre la strada a opportunità straordinarie. Vediamo alcuni degli ostacoli e delle prospettive future.

Ostacoli tecnologici e di calcolo

Realizzare un’AGI richiede l’elaborazione di nuovi modelli di apprendimento e memorizzazione, nonché l’integrazione di diverse forme di conoscenza in un unico sistema. Questo implica una potenza di calcolo e capacità di archiviazione dati senza precedenti.

Attualmente, l’Intelligenza Artificiale può essere considerata una “scatola nera” in cui si conoscono gli input e gli output, ma non i processi interni che determinano le azioni e le decisioni.

Occorre sviluppare meccanismi di trasparenza per valutare la qualità e le prestazioni dell’IA, costruendo fiducia su questa tecnologia.

Un’altra sfida cruciale riguarda la misurazione oggettiva delle capacità umane. Nel delicato campo dell’AI, valutare in modo preciso e imparziale le abilità cognitive dell’uomo presenta notevoli ostacoli. Inoltre, non esiste ancora una definizione chiara e universalmente accettata dell’intelligenza umana che possa essere modellata matematicamente.

Conclusione

L’esplorazione e l’analisi dei livelli di intelligenza artificiale, insieme allo stato attuale e alle prospettive future dell’AI, delineano un panorama in cui l’umanità è al limine di conquiste significative nel campo tecnologico.

Guardando al futuro, è chiaro che i passi compiuti verso livelli sempre più avanzati di AI non solo spianeranno la strada a nuove scoperte ma presenteranno anche sfide etiche, pratiche e di sicurezza che dovranno essere attentamente gestite.

L’AGI, come visione ultima dell’intelligenza artificiale, rimane un orizzonte ampio e pieno di promesse, ma al contempo incarna una serie di questioni complesse che necessitano di una riflessione profonda e condivisa.