L’intelligenza artificiale (IA) ha compiuto progressi straordinari negli ultimi anni, passando da applicazioni specializzate a sistemi capaci di apprendere e adattarsi a compiti complessi. Tuttavia, la forma più ambiziosa di IA rimane l’intelligenza artificiale generale (AGI), un concetto teorico che si riferisce a un’intelligenza artificiale con capacità cognitive a livello umano, in grado di comprendere, apprendere e applicare la conoscenza attraverso un’ampia gamma di compiti.
Nel 2026, in epoca di agenti, agentive AI, RAG e Model Context Protocol, siamo solo all’inizio di un’enorme rivoluzione.
Quando l’Intelligenza Artificiale Raggiungerà il Livello Umano? Il concetto di AGI – Artificial General Intelligence
Cos’è l’AGI? Ad oggi l’AGI è considerata una forma teorica di AI con intelligenza e autocoscienza pari a quelle umane, capace di risolvere una gamma illimitata di problemi. È definita come un’AI con intelligenza uguale o superiore a quella degli umani, in grado di manifestare tutti i comportamenti intelligenti di un normale essere umano. Le caratteristiche chiave includono il ragionamento autonomo, la rappresentazione della conoscenza, la pianificazione autonoma, l’apprendimento autonomo, la comunicazione in linguaggio naturale e l’integrazione di queste capacità.
L’AGI, mira a creare macchine indistinguibili dalla mente umana in termini di capacità cognitive, con caratteristiche fondamentali come la capacità generale di risoluzione dei problemi in domini illimitati, l’auto-miglioramento senza intervento umano, l’adattabilità a nuove situazioni, il ragionamento di buon senso e la coscienza.
Esiste infine il concetto di “AI forte” – spesso equiparata all’AGI, possiede una “coscienza” ed è in grado di prendere decisioni globali, in contrasto con la “AI debole”, specializzata in compiti specifici e incapace di funzionare al di fuori di essi.
La superintelligenza artificiale (ASI)
Cosa è la superintelligenza? Il passo successivo all’AGI è l’intelligenza artificiale superintelligente (ASI), che supererebbe l’intelligenza umana e potrebbe potenzialmente risolvere problemi attualmente al di là delle capacità umane.
| Paese | Definizione | Caratteristiche Chiave |
| Stati Uniti | Intelligenza ipotetica di una macchina in grado di comprendere o apprendere qualsiasi compito intellettuale che un essere umano possa svolgere | Capacità di generalizzazione, conoscenza del senso comune, auto-apprendimento, adattabilità, ragionamento simile a quello umano, potenziale autocoscienza |
| Giappone | IA in grado di gestire qualsiasi compito allo stesso livello o superiore a quello degli umani | Abilità versatili, capacità di apprendimento autonomo, elaborazione indipendente, flessibilità, capacità decisionale |
| Cina | Forma teorica di IA con intelligenza e autocoscienza pari a quelle umane | Ragionamento autonomo, rappresentazione della conoscenza, pianificazione autonoma, apprendimento autonomo, comunicazione in linguaggio naturale, capacità guidate dai valori |
| Francia | Intelligenza ipotetica di una macchina capace di comprendere o apprendere qualsiasi compito intellettuale che un essere umano possa eseguire | Capacità di generalizzazione, conoscenza del senso comune, emulazione delle capacità cognitive umane, adattabilità |
Nella tabella qui sopra troviamo le previsioni più caute in ambito istituzionale, qui sotto invece abbiamo raccolto alcune dichiarazioni di CEO e leader di aziende che si occupano di intelligenza artificiale.
Sam Altman, CEO di OpenAI, ha indicato che l’AGI potrebbe manifestarsi prima del previsto, con un impatto graduale – nel campo della scienza già a partire dal 2028. Elon Musk, di X.ai e Tesla, prevede che l’AGI arriverà prima del 2026 e che l'”AGI completa” sarà realtà entro il 2029. Anche Dario Amodei, CEO di Anthropic, ha previsto l’AGI entro il 2026, descrivendola come simile a “un paese di geni in un data center”. Questa prospettiva temporale più breve da parte dei leader aziendali potrebbe essere influenzata dalla loro conoscenza diretta dei progressi interni e dalla necessità di generare entusiasmo e investimenti.
Un sondaggio del 2023 tra i ricercatori di IA ha prodotto una previsione aggregata con una probabilità del 50% di raggiungere l’intelligenza artificiale di alto livello entro il 2047. La stima mediana indicava una probabilità del 25% nei primi anni del 2030.
Yoshua Bengio, vincitore del premio Turing, ha fornito un intervallo di confidenza del 90% tra il 2028 e il 2043 per l’IA a livello umano. Geoffrey Hinton, un altro pioniere dell’IA, ha stimato che l’AGI potrebbe essere raggiunta tra il 2028 e il 2053. Infine, il rapporto “AI 2027” ha suscitato notevole attenzione con la sua previsione di AGI entro il 2027, sebbene questa stima sia considerata audace e potenzialmente estrema dalla comunità dell’IA. Il rapporto suggerisce che entro il 2027, un’IA iperintelligente potrebbe costruire versioni più intelligenti di sé stessa, superando di gran lunga la supervisione umana.
Previsioni Temporali per il Raggiungimento dell’AGI: cosa si dice in Cina
Anche in Cina, gli esperti e le istituzioni di ricerca mostrano una prospettiva lungimirante sull’AGI. Zhang Yaqin dell’Università di Tsinghua ritiene che l’AGI possa essere raggiunta entro 15-20 anni e superare il Nuovo Test di Turing.
Si prevede che entro 0-5 anni, l’AGI sarà in grado di superare il test nella comprensione e nella generazione di linguaggio, immagini, suoni e video (intelligenza dell’informazione). Entro 0-10 anni, si prevede che i grandi modelli raggiungeranno la comprensione e l’operatività negli ambienti fisici (intelligenza fisica).
Infine, entro 0-20 anni, l’obiettivo è connettere i grandi modelli con i sistemi biologici (intelligenza biologica). Questa suddivisione dell’AGI in domini specifici evidenzia un approccio mirato allo sviluppo e alla valutazione dei progressi.
Una previsione a lungo termine proveniente dalla Cina indica una probabilità del 50% che tutta l’attività lavorativa umana venga completamente automatizzata dall’IA entro il 2116.
Fattori Chiave che Influenzano le Previsioni sull’AGI
Le previsioni sul raggiungimento dell’AGI sono influenzate da una serie di fattori chiave, tra cui i progressi nella potenza di calcolo. Negli Stati Uniti, le GPU sono state fondamentali per i recenti progressi dell’IA, e l’addestramento di modelli di grandi dimensioni richiede risorse computazionali significative. Anche la Cina sta investendo massicciamente nella costruzione di infrastrutture di calcolo, e la domanda di potenza di calcolo è un fattore trainante nel settore dell’IA. La disponibilità di una maggiore potenza di calcolo è costantemente vista come un fattore abilitante per l’addestramento di modelli di IA più grandi e complessi, essenziale per raggiungere il tipo di intelligenza sofisticata prevista per l’AGI.
Un altro fattore cruciale è il progresso algoritmico. Negli Stati Uniti, i progressi algoritmici e i nuovi approcci alla robotica sono considerati fondamentali per l’AGI. L’apprendimento profondo è un approccio principale per lo sviluppo di IA forte, e OpenAI si sta concentrando sull’apprendimento per rinforzo per il processo decisionale. È stato osservato che il progresso algoritmico sta rapidamente diminuendo il costo di pre-addestramento dell’IA. Questi progressi, che includono nuove architetture di apprendimento profondo, tecniche di apprendimento per rinforzo e approcci di meta-apprendimento, sono essenziali per consentire ai modelli di IA di diventare più efficienti, capaci di apprendere da meno dati e migliori nello svolgimento di compiti di ragionamento complessi.
La disponibilità e la qualità dei dati sono anche fattori significativi che influenzano le previsioni sull’AGI. L’AGI richiede l’accesso a dati su larga scala, diversificati e di alta qualità per l’apprendimento e il ragionamento.
Infine, altri fattori come i finanziamenti per la ricerca, la collaborazione interdisciplinare e l’accettazione sociale possono influenzare in modo significativo il ritmo e la direzione dello sviluppo dell’AGI.
Il raggiungimento dell’AGI comporta numerose sfide tecniche. L’IA attuale non possiede la creatività, il ragionamento logico, la percezione sensoriale e altre capacità a livello umano.
Replicare la complessità e le sfumature della cognizione umana, incluso il ragionamento astratto, la comprensione del contesto, l’esibizione di creatività e il possesso di coscienza, presenta sfide scientifiche e ingegneristiche significative.
Oltre agli ostacoli tecnici, lo sviluppo dell’AGI è carico di sfide etiche.
Fonti
- What Is Strong AI? | IBM,
https://www.ibm.com/think/topics/strong-ai
- What is Artificial General Intelligence (AGI)? | McKinsey, https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-artificial-general-intelligence-agi
- What is Strong AI: A Comprehensive Guide – Sage IT INC, https://sageitinc.com/reference-center/what-is-strong-ai/
- Decoding Strong AI: Unveiling the Power of Artificial Intelligence – Rejolut, https://rejolut.com/blog/strong-ai/
- Qu’est-ce que l’intelligence artificielle générale (IAG) – Google Cloud, https://cloud.google.com/discover/what-is-artificial-general-intelligence?hl=fr
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