L'intelligenza artificiale generale, o AGI (dall'Inglese Artificial General Intelligence), è un tema di crescente interesse, spesso citato dai media ma raramente compreso a fondo. Colossi tecnologici come OpenAI, Meta e Google stanno investendo miliardi per svilupparla. Ma cosa significa davvero AGI? Esiste già? In questo articolo esploreremo le caratteristiche distintive dell'AGI, le differenze con i sistemi attuali di intelligenza artificiale, il suo possibile impatto sulla società e le sfide legate al suo sviluppo.

Che cos’è esattamente l’intelligenza artificiale generale?

L'intelligenza artificiale generale (AGI) si riferisce a un tipo di intelligenza artificiale (IA) capace di eseguire una vasta gamma di compiti cognitivi in modo autonomo, imparando e adattandosi come un essere umano. Un'AGI non è limitata a compiti specifici, ma può risolvere problemi complessi e adattarsi a situazioni diverse senza la necessità di un addestramento specifico per ognuna di esse. 

Esistono diverse definizioni di AGI che si focalizzano su aspetti diversi, ed è in corso una continua discussione su come questo tipo di intelligenza artificiale vada esattamente intesa. Per esempio, OpenAI l’ha definita come "sistemi altamente autonomi che superino gli esseri umani nella maggior parte delle mansioni lavorative aventi un valore economico".

‍

IA, AGI, superintelligenza, IA trasformativa: che differenza c’è?

L'intelligenza artificiale (IA) è già usata in molte applicazioni, come il riconoscimento facciale o i chatbot. Queste IA già esistenti sono però limitate a un ambito specifico e non riescono a "uscire dal loro campo" per affrontare problemi affini ma diversi. Per esempio, se si vuole convertire un modello di IA che riconosce immagini generiche in un assistente per diagnosi mediche basate su immagini di lastre, è necessario un ulteriore addestramento (fine-tuning). Per questo motivo, l’IA attuale è detta IA ristretta o IA debole.

L'intelligenza artificiale generale (AGI) è un concetto molto più ambizioso. È un'intelligenza artificiale capace di imparare da sola e di affrontare compiti in qualsiasi ambito, proprio come un essere umano. In altre parole, un'AGI non avrebbe bisogno di essere ri-addestrata per ogni nuova applicazione. Per esempio, un chatbot AGI potrebbe essere impiegato direttamente per il servizio clienti di un sito web come per supportare uno studente dislessico, senza necessità di ricevere un addestramento specifico per ciascuno dei compiti. L’AGI viene anche chiamata IA forte.

La superintelligenza artificiale si riferisce a un sistema che supera di gran lunga le capacità cognitive umane in praticamente tutti i campi; può quindi essere pensata come una versione molto più potente dell’AGI. Ad esempio, una superintelligenza potrebbe non solo risolvere complessi problemi scientifici in modo molto più rapido ed efficace rispetto a uno scienziato umano, ma anche superare le migliori menti umane in settori creativi, decisionali e strategici.

Infine, l’IA trasformativa è un tipo di intelligenza artificiale con un impatto molto profondo sull’intera società, paragonabile a quello della rivoluzione industriale o quella agricola. Potremmo raggiungere questa situazione senza un’IA generale, ma con tante IA avanzate in molti settori diversi.

È importante sottolineare che, nonostante i notevoli progressi nel campo dell'intelligenza artificiale, nessuna delle IA attualmente esistenti può essere considerata davvero un'AGI. Tuttavia, alcuni ritengono che i più avanzati Large Language Models ad oggi disponibili, come GPT-4 e Claude 3.5, presentino i primi barlumi di AGI. Questa affermazione si basa sul fatto che, nonostante presentino ancora dei limiti, questi modelli hanno una vasta gamma di abilità cognitive, come il problem solving, la sintesi di idee complesse, la programmazione e la pianificazione.

‍

Quali caratteristiche deve avere un’AGI?

Ecco le principali caratteristiche che dovrebbe avere un’AGI per essere in grado di replicare l'intelligenza umana in modo completo.

• Versatilità: può affrontare compiti diversi senza bisogno di ri-addestramento specifico.
• Adattabilità e auto-miglioramento: è in grado di imparare e migliorare le proprie capacità da sola, senza intervento umano.
• Abilità cognitive avanzate: risolve una vasta gamma di problemi complessi.
• Abilità emozionali: comprende e risponde alle emozioni, migliorando l'interazione con gli umani.
• Percezione visiva e uditiva: interpreta suoni e immagini in modo simile agli esseri umani.
• Comprensione del linguaggio naturale: capisce e utilizza il linguaggio umano in modo efficace.
• Creatività: è capace di generare idee nuove e risolvere problemi in modo originale.
• Percezione di sé e autocontrollo: ha consapevolezza del proprio stato e dei propri limiti, autoregolandosi quando necessario.
• Capacità motorie raffinate: può eseguire movimenti complessi con precisione.

Bisogna comunque ricordare che, vista la fluidità della definizione di AGI, qualcuno potrebbe definire un sistema “AGI” anche se non ha tutte queste caratteristiche. Per esempio, le capacità motorie non sono ritenute necessarie da alcune definizioni che si concentrano sulle abilità più puramente cognitive dell’intelligenza artificiale.

‍

Test per l’AGI

I ricercatori hanno proposto vari test per verificare se un modello possa essere classificato come AGI; anche se nessuno di essi è perfetto, tali test possono dare un’idea delle capacità che un’intelligenza artificiale generale dovrebbe mostrare.

• Test di Turing: l'IA deve convincere un giudice umano di essere anch'essa umana in una conversazione.
• Test del caffè: l'IA deve entrare in una casa qualsiasi, trovare gli strumenti necessari per fare un caffè e preparare il caffè.
• Test dell’Ikea: l'IA deve assemblare un mobile Ikea seguendo le istruzioni del kit.

‍

Approcci e sfide per lo sviluppo dell’AGI

Un approccio molto promettente al momento è quello basato sui transformer, la tecnologia alla base di modelli come GPT-4 e Claude. Nel contesto dell’elaborazione del linguaggio, un transformer utilizza meccanismi di attenzione per analizzare il contesto delle parole in una frase, permettendo di generare testi coerenti e pertinenti.

Un approccio alternativo, anche se meno sotto i riflettori, è quello della simulazione computerizzata del cervello umano. Esso consiste nel mappare dettagliatamente un cervello biologico e simularne il funzionamento su un computer per replicare il comportamento umano.

Ambiti di ricerca come il deep learning, l’IA generativa, NLP (elaborazione del linguaggio naturale, o natural language processing in inglese), visione artificiale e robotica stanno progredendo e costituiscono tasselli necessari a comporre il puzzle dell’AGI. Tuttavia, per ora restano compartimenti separati: nessun sistema li incorpora ancora tutti in modo completo.

Raggiungere l'AGI richiede progressi in vari altri ambiti. L'IA deve imparare a fare connessioni tra diversi campi, applicando ciò che sa in contesti differenti. Un altro ostacolo è lo sviluppo di un’intelligenza emotiva e di una creatività autentica, non solo basata su schemi statistici come gli attuali Large Language Models. Inoltre, l'IA deve acquisire percezioni sensoriali comparabili a quelle umane e la capacità interagire con il mondo reale in modo naturale. 

La corsa all’AGI: chi sarà il primo a svilupparla?

Nonostante i grandi progressi ancora necessari per arrivare all’AGI, aziende come OpenAI, Google, Meta e Microsoft stanno facendo a gara per realizzarla per prime. OpenAI, ad esempio, cita lo sviluppo dell’AGI come scopo principale nel suo statuto societario.

Il motivo di questa “corsa all’AGI” è semplice: visto l’enorme potenziale di questa tecnologia per applicazioni commerciali, chi la realizzerà per primo potrà accaparrarsi larga parte del mercato e incassare lauti profitti.

Alcuni osservatori ritengono addirittura che OpenAI sia vicina a sviluppare l’AGI, visto il recente rilascio del modello o1 e la raccolta di finanziamenti da 150 miliardi di dollari, alla quale parteciperanno, tra le altre, Microsoft, Apple e Nvidia.

‍

Un delicato equilibrio tra rischi e benefici

Possibili benefici dell’AGI

L'intelligenza artificiale generale potrebbe trasformare il mondo in molti modi positivi. 

• Potrebbe aiutare a risolvere problemi globali complessi come la fame e la povertà estrema, sviluppando strategie innovative per affrontare queste sfide.
• L’AGI potrebbe accelerare la ricerca scientifica, portando a scoperte nel campo medico, come nuove cure per il cancro, e contribuire a creare strategie per combattere il cambiamento climatico.
• Potrebbe aumentare drasticamente la produttività umana, automatizzando molti lavori e lasciando agli esseri umani compiti più creativi e strategici. 
• L’AGI potrebbe anche assistere gli esseri umani nel prendere decisioni più razionali, prevenendo disastri e aiutando a gestire tecnologie rischiose come la nanotecnologia o la geoingegneria.

‍

Possibili rischi dell’AGI

Nonostante questo enorme potenziale, lo sviluppo dell'intelligenza artificiale generale presenta rischi altrettanto grandi.

• Sicurezza. Un'AGI molto potente che cade nelle mani sbagliate potrebbe essere usata per attacchi informatici su larga scala o per creare armi autonome. Per questo è fondamentale sviluppare l'AGI con rigide misure di sicurezza.
• Disoccupazione di massa. L'AGI potrebbe svolgere molti lavori meglio e più velocemente degli umani, rendendo obsoleta una grande parte della forza lavoro. Questo cambiamento potrebbe portare a disuguaglianze sempre maggiori, a meno che non si adottino politiche come un reddito universale per garantire che i benefici dell’automazione vengano condivisi. 
• Rischi esistenziali. Un'AGI potrebbe diventare incontrollabile, non per cattiveria, ma semplicemente perseguendo i suoi obiettivi in modi imprevisti. È un po' come gli umani che, senza volerlo, hanno messo in pericolo molte specie animali modificando il loro habitat. Se si perde il controllo dell'AGI, le conseguenze potrebbero essere catastrofiche:
  
  • nel peggiore degli scenari, un'AGI fuori controllo potrebbe vedere l'umanità come un ostacolo e decidere di eliminarla (questa possibilità è stata sostenuta da personaggi di spicco come Sam Altman, Paul Christiano ed Eliezer Yudkowsky);
  • un'AGI potrebbe imporre e diffondere in tutto il mondo un sistema di valori dannoso o un regime totalitario.

‍

Ricapitolando

In sintesi, l'intelligenza artificiale generale è un tipo di IA capace di affrontare una vasta gamma di compiti, come un essere umano. È un’intelligenza artificiale versatile, che si adatta a situazioni mai incontrate prima e con capacità cognitive avanzate. Tuttavia, è importante ricordare che nessun sistema attuale può essere considerato AGI. 

L'AGI promette di rivoluzionare la società, offrendo soluzioni a problemi globali e accelerando il progresso scientifico. Tuttavia, questa tecnologia porta con sé rischi significativi, dalla disoccupazione di massa a potenziali minacce esistenziali. L'enorme portata di questi rischi mette in evidenza quanto sia cruciale procedere con estrema cautela e lungimiranza. La sfida è creare un'AGI che sia non solo potente, ma anche allineata con i valori e il benessere dell'umanità: per esempio, viste le difficoltà nell’allineare e rendere innocui gli attuali large language models (LLM), se questi vengono usati come punto di partenza per sviluppare l’AGI è probabile che l’AGI risulti pericolosa.

Ma perché è difficile allineare i moderni sistemi di deep learning? Questo post esplora l’argomento più in dettaglio.