Nell'era tecnologica attuale, la intelligenza artificiale (AI) si è infiltrata e sta permeando ogni aspetto della vita quotidiana. Sentiamo spesso parlare di AI in applicazioni di uso quotidiano, dagli assistenti virtuali sui telefoni fino alle auto a guida autonoma.

Tuttavia, non tutti i sistemi di AI sono uguali. In realtà, l'AI si suddivide in diversi livelli, tra cui i più comuni sono la AI ristretta (Artificial Narrow Intelligence – ANI, nota anche come AI debole) e la AI generale (Artificial General Intelligence – AGI, nota anche come AI forte). Ma cosa sono esattamente la AI ristretta e l'AI generale e in cosa differiscono? Scopriamolo insieme con INVIAI nel dettaglio qui di seguito.

Cos'è l'AI?

Prima di distinguere tra AI ristretta e AI generale, è importante capire cos'è l'AI. Secondo la definizione classica di esperti come Stuart Russell e Peter Norvig, l'AI è la “ricerca e progettazione di agenti intelligenti, in cui un agente intelligente è un sistema capace di percepire l'ambiente circostante e compiere azioni per massimizzare le proprie possibilità di successo”. In parole semplici, l'AI consiste nel creare macchine o software in grado di svolgere compiti che richiedono intelligenza umana.

In pratica, la intelligenza artificiale comprende molti sistemi diversi, da algoritmi semplici a modelli complessi di apprendimento automatico. In base alla portata e capacità intellettive, l'AI si classifica in AI ristretta (ANI), AI generale (AGI) e persino oltre, in AI superintelligente (ASI). Attualmente, l'AI ristretta è l'unica forma sviluppata e ampiamente applicata, mentre l'AI generale rimane ancora teorica. Per comprendere meglio, analizziamo ciascun concetto più nel dettaglio.

Cos'è l'AI ristretta (Narrow AI)?

AI ristretta (ANI – Artificial Narrow Intelligence), nota anche come AI debole, è un tipo di intelligenza artificiale progettata per svolgere uno (o pochi) compiti specifici con alta efficienza. La caratteristica principale dell'AI ristretta è che si concentra su un solo ambito o problema specifico, come il riconoscimento facciale, la traduzione linguistica, il gioco degli scacchi, ecc.

L'AI ristretta funziona in modo eccellente nell'ambito del compito per cui è stata programmata o addestrata, e molti sistemi superano persino gli esseri umani in quei settori ristretti. Tuttavia, l'AI ristretta non possiede autocoscienza né capacità di pensiero umano e non può estendere la propria comprensione oltre il campo per cui è stata programmata.

In altre parole, un sistema di AI ristretta è come un esperto super specializzato in un compito, ma completamente “cieco” in altri ambiti al di fuori della sua specializzazione. Questo è il motivo per cui viene chiamata AI debole – non perché sia inefficiente, ma perché la sua intelligenza è limitata all'ambito predefinito.

Attualmente, la AI ristretta è la forma più comune di AI e rappresenta ciò che incontriamo quotidianamente. La maggior parte delle applicazioni AI intorno a noi sono AI ristrette. Ecco alcuni esempi familiari di AI ristretta:

• Assistenti virtuali: Assistenti vocali come Apple Siri, Google Assistant o Amazon Alexa sono programmati per comprendere comandi e rispondere alle richieste degli utenti (ricerca informazioni, impostazione promemoria, riproduzione musica, controllo dispositivi smart...). Sono molto efficaci in questo ambito, ma non possono svolgere compiti al di fuori delle funzioni programmate.
• Sistemi di raccomandazione: Servizi come Netflix, YouTube, Spotify utilizzano AI ristretta per analizzare la cronologia di visione/ascolto e suggerire contenuti in base ai gusti personali. Questi sistemi possono fornire suggerimenti molto precisi basati sui dati, ma non possono creare contenuti nuovi né comprendere il contesto oltre la semplice raccomandazione.
• Riconoscimento facciale: La tecnologia di riconoscimento facciale su smartphone (sblocco con Face ID) o sui social network (tag automatici degli amici nelle foto) è un'AI ristretta specializzata nell'analisi delle immagini facciali. Riconosce chi è nella foto basandosi su caratteristiche apprese, ma non comprende emozioni o intenzioni delle persone.
• Auto a guida autonoma (in certa misura): Le auto autonome utilizzano diversi moduli di AI ristretta in combinazione, come il riconoscimento dei segnali stradali, il mantenimento della corsia, la frenata d'emergenza... Ogni modulo gestisce un compito specifico nella guida. Sebbene combinati diano l'impressione di un'auto “intelligente”, in realtà ogni AI interna gestisce bene solo situazioni specifiche. Le auto autonome attuali non sono ancora in grado di affrontare tutte le situazioni impreviste con la flessibilità umana.

Grazie a vantaggi come alta precisione e prestazioni eccellenti nei compiti assegnati, l'AI ristretta ha portato numerosi benefici pratici nella vita e nell'industria. Ad esempio, in campo medico, aiuta ad analizzare immagini radiografiche per diagnosi; in finanza, rileva frodi nelle transazioni; in produzione, gestisce robot per l'assemblaggio, ecc.

Tuttavia, il principale limite dell'AI ristretta è la restrizione del suo ambito intellettivo – non può autoapprendere per svolgere compiti diversi da quelli insegnati. Per far svolgere nuovi compiti all'AI ristretta, è necessario programmarla o riaddestrarla da zero con nuovi dati. Ad esempio, un'AI eccellente nel gioco del Go come AlphaGo sa solo giocare a Go, non può improvvisamente imparare a cucinare o guidare. Ciò significa che la flessibilità dell'AI ristretta è praticamente nulla al di fuori del compito iniziale.

Un altro punto importante: l'AI ristretta dipende completamente dai dati e dagli algoritmi forniti. Pertanto, se i dati di addestramento sono errati o parziali, l'AI ristretta commetterà errori o avrà pregiudizi simili. Questo è un limite comune ai sistemi AI attuali.

Non “comprendono” veramente il significato profondo, ma rispondono basandosi su modelli appresi. Proprio per questi limiti, la comunità scientifica aspira a sviluppare un tipo di AI più avanzata in grado di pensare in modo generale e flessibile come l'intelligenza umana – ovvero l'AI generale (AGI).

Cos'è l'AI generale (General AI)?

AI generale (AGI – Artificial General Intelligence), nota anche come AI forte, è un termine che indica un sistema AI con intelligenza sintetica simile a quella umana. Ciò significa che l'AI generale è in grado di comprendere, apprendere autonomamente e applicare conoscenze per risolvere qualsiasi compito o problema in diversi ambiti, non limitandosi a un singolo compito specifico.

Se l'AI ristretta è uno specialista in un campo, allora l'AI generale può essere immaginata come un “super esperto” capace di svolgere quasi ogni attività – dalla guida, alla cucina, alla programmazione, alla diagnosi medica, alla consulenza legale, e così via, proprio come una persona intelligente che può gestire molteplici compiti diversi.

Un altro modo per immaginarla: l'AI forte è un'intelligenza artificiale a livello umano (human-level AI). Non si limita a eseguire comandi predefiniti, ma può pensare autonomamente, pianificare, creare e adattarsi a nuove situazioni – capacità che l'AI ristretta non possiede.

Nella fantascienza, l'AI generale è spesso descritta come macchine dotate di pensiero e consapevolezza simili agli esseri umani, persino con emozioni. Ad esempio, personaggi come J.A.R.V.I.S. nel film Iron Man o Samantha nel film Her sono esempi immaginari di AI con intelligenza umana. Possono conversare naturalmente, apprendere nuove conoscenze e gestire una vasta gamma di richieste umane in modo flessibile.

Attualmente (anno 2025), l'AI generale rimane un obiettivo teorico e non esiste alcun sistema che abbia raggiunto questo livello. Nonostante i progressi significativi nell'AI ristretta e alcuni sistemi apparentemente “multifunzione”, essi non sono ancora veri AGI.

Gli esperti affermano che l'AGI rappresenta una sfida enorme e potrebbe richiedere decenni di ulteriori ricerche. Ethan Mollick, professore associato all'Università della Pennsylvania, osserva: “Nonostante i notevoli progressi nell'AI ristretta, l'AI generale rimane una sfida significativa e potrebbe richiedere ancora decenni di ricerca”. In altre parole, la strada verso l'AGI è ancora lunga e piena di ostacoli.

Perché è così difficile creare un'AI generale?...

La ragione è che per avere un'intelligenza simile a quella umana, l'AI deve integrare molte capacità complesse: dalla comprensione del linguaggio, alla percezione visiva, al ragionamento logico, al pensiero astratto, fino all'apprendimento dall'esperienza e all'adattamento sociale. Ciò richiede innovazioni negli algoritmi, enorme potenza di calcolo, grandi e diversificati set di dati di addestramento.

Inoltre, ci sono numerosi aspetti etici e di sicurezza da considerare nello sviluppo di un'AI intelligente a livello umano – ad esempio, come garantire che agisca eticamente e che l'uomo possa controllarla se diventa troppo intelligente. Questo non è solo un problema tecnologico, ma coinvolge anche questioni sociali e filosofiche.

Sebbene non esista ancora un'AGI reale, negli ultimi anni alcuni sistemi AI avanzati hanno iniziato a mostrare una certa capacità generale. Ad esempio, i modelli linguistici di grandi dimensioni (come GPT-3, GPT-4 di OpenAI) possono svolgere molteplici compiti: rispondere a domande, scrivere testi, programmare, tradurre, e persino superare alcuni test umani.

I ricercatori di Microsoft ritengono che il modello GPT-4 possa affrontare compiti nuovi e vari in ambiti come matematica, programmazione, medicina e diritto senza necessità di addestramento specifico per ogni compito, raggiungendo prestazioni quasi umane in molte attività. Essi considerano GPT-4 come una versione embrionale di AGI (ancora incompleta).

Tuttavia, anche questi modelli avanzati sono ancora classificati come AI ristrette secondo la definizione, perché mancano di vera autonomia nell'apprendimento e sono limitati da vincoli tecnici e dai dati di addestramento.

Ad esempio, un'AI generativa come ChatGPT ha conoscenze ampie in molti campi, ma non può apprendere autonomamente nuove informazioni oltre i dati iniziali e non può svolgere compiti fisici nel mondo reale senza ulteriore programmazione. Pertanto, l'AI generale autentica rimane un obiettivo futuro, non una realtà attuale.

Per chiarire meglio, ecco alcuni esempi ipotetici di AI generale (in futuro, se sviluppata con successo):

• Robot multifunzionali come assistenti umani: Immaginiamo un robot umanoide capace di autoapprendere tutte le competenze necessarie – cucinare la colazione secondo i suoi gusti, guidare per portarla al lavoro, programmare software nel pomeriggio, insegnare ai suoi figli la sera. Questo sarebbe un'AI generale ideale: un'intelligenza capace di svolgere quasi tutti i compiti mentali e manuali senza bisogno di istruzioni dettagliate.
• Sistema medico AI completo: Un'AI che integra conoscenze di tutte le specialità mediche, capace di diagnosticare qualsiasi malattia basandosi su sintomi e test, e proporre il trattamento ottimale. Non solo in medicina, ma anche in psicologia, nutrizione, diritto (per consulenze assicurative), ecc. Sarebbe come un dottore – esperto generale di intelligenza artificiale, che supporta l'uomo in ogni aspetto della salute.

Questi esempi non esistono ancora, ma rappresentano la visione verso cui la ricerca AI si dirige. Se un giorno riusciremo a creare un'AI generale, sarà un salto tecnologico enorme – potenzialmente una “nuova rivoluzione industriale” nella storia dell'umanità.

Tuttavia, insieme ai benefici, ci sono grandi sfide e rischi, come già accennato: come controllare un'intelligenza capace di auto-migliorarsi oltre la comprensione umana? Per questo motivo, lo sviluppo dell'AGI richiede estrema cautela.

Prima di confrontare direttamente i due concetti, vale la pena menzionare un termine superiore all'AGI: ASI (Artificial Super Intelligence) – superintelligenza artificiale. L'ASI indica un'intelligenza artificiale che supera di gran lunga le capacità umane in ogni aspetto – in parole semplici, un'intelligenza molto più brillante dell'uomo. Questo concetto è attualmente pura fantascienza e potrebbe anche non diventare mai realtà.

Se l'AGI è un'intelligenza a livello umano, l'ASI è un'intelligenza superiore all'uomo. Alcuni temono che l'ASI, se mai dovesse nascere, potrebbe causare conseguenze imprevedibili per l'umanità perché troppo intelligente e fuori dal nostro controllo. Tuttavia, questa è una questione per un futuro lontano. In questo articolo ci concentriamo su due livelli più concreti e vicini: AI ristretta (presente) e AI generale (futuro prossimo/speranza).

Differenze tra AI ristretta e AI generale

In sintesi, AI ristretta (ANI) e AI generale (AGI) differiscono su molti aspetti fondamentali. Di seguito una tabella comparativa e una spiegazione di alcune differenze chiave tra questi due tipi di AI:

Ambito dei compiti

AI ristretta può svolgere solo uno o pochi compiti specifici per cui è stata programmata o addestrata (ad esempio, solo riconoscimento immagini o solo gioco degli scacchi). Al contrario, AI generale mira a svolgere qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può fare, cioè senza limitazioni di settore. In parole semplici, l'AI ristretta è “un granello di sabbia”, mentre l'AI generale è “un oceano” di capacità.

Flessibilità e apprendimento

AI ristretta manca della capacità di autoapprendere per adattarsi a nuove situazioni al di fuori dei dati/algoritmi iniziali – dipende completamente dalla programmazione e dai dati forniti. Invece, AI generale si prevede possa auto-adattarsi e apprendere nuove conoscenze quando incontra problemi sconosciuti, similmente a come gli esseri umani apprendono dall’esperienza. L'AI generale può ragionare, sviluppare consapevolezza o almeno una comprensione generale del mondo, invece di limitarsi a seguire modelli predefiniti.

Livello di sviluppo attuale

AI ristretta esiste ed è ampiamente utilizzata nella realtà odierna (in applicazioni, servizi, dispositivi smart ovunque). L'AI generale è attualmente solo teorica, con laboratori di ricerca nel mondo che la studiano ma nessun sistema ha ancora raggiunto questo livello di intelligenza. In altre parole, tutta l'AI che ci circonda oggi è AI ristretta, anche se alcune sono molto avanzate, mentre l'AI generale reale non è ancora comparsa.

Esempi tipici

AI ristretta – include assistenti virtuali (Siri, Alexa), software di traduzione automatica, sistemi di raccomandazione di film, programmi di gioco (scacchi, Go), ecc. Questi sistemi svolgono un solo tipo di compito e lo fanno molto bene in quell’ambito ristretto. AI generale – attualmente non esistono esempi reali, è solo un modello immaginario.

I personaggi AI intelligenti in film e romanzi (come robot con pensiero indipendente, computer super intelligenti che controllano tutto…) rappresentano l’idea di AGI. In futuro, se realizzata, un robot assistente multifunzionale o un sistema AI che gestisce un’intera fabbrica potrebbero essere esempi di AGI. Ma finora, non esiste alcun sistema AGI nel mondo reale.

Vantaggi e limiti

AI ristretta ha il vantaggio di essere altamente specializzata, spesso con precisione e prestazioni superiori nel proprio compito (ad esempio, un'AI per diagnosi mediche può analizzare migliaia di radiografie più velocemente e accuratamente di un medico).

Tuttavia, il suo limite è la mancanza di flessibilità, creatività e la dipendenza dai dati, senza possibilità di estendere le proprie capacità. Al contrario, l'AI generale, se realizzata, sarebbe estremamente flessibile, adattabile e creativa – questo è il suo principale punto di forza. Ma il suo limite attuale è che è molto difficile da sviluppare: richiede tecnologie complesse ancora senza soluzione, e presenta numerose sfide tecniche e sociali.

Rischi e sfide

AI ristretta è generalmente più sicura e controllabile, ma presenta rischi come distorsioni (pregiudizi) dovuti a dati errati o limiti di ambito (l'AI non comprende il contesto oltre il compito, quindi può sbagliare se l'input è fuori esperienza).

AI generale comporta potenziali rischi maggiori in termini etici e di controllo: se un giorno un'AI raggiungesse intelligenza umana o superiore, come garantire che agisca in modo conforme ai valori umani e rimanga sotto controllo? Questo è un tema di grande preoccupazione per molti esperti di AI e futurologi.

Ad esempio, un'AGI che si auto-migliora e prende decisioni senza bisogno dell'uomo potrebbe causare conseguenze negative se i suoi obiettivi non fossero allineati con gli interessi umani. Per questo, lo sviluppo dell'AGI deve sempre considerare problemi di sicurezza AI e governance a livelli elevati.

In sintesi, la differenza fondamentale è che l'AI ristretta “sa tutto su una cosa, mentre l'AI generale sa molte cose”. L'AI ristretta è presente intorno a noi in applicazioni specifiche, mentre l'AI generale rappresenta l'ambizioso obiettivo di creare macchine intelligenti a tutto tondo.

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Comprendere le differenze tra AI ristretta e AI generale è il primo passo per avere una visione completa dell'intelligenza artificiale oggi e in futuro. L'AI ristretta ha già portato innumerevoli benefici concreti nella vita quotidiana, dall'automazione del lavoro all'aumento della produttività, fino al miglioramento dei servizi e delle comodità. Siamo abituati a incontrare AI ristrette come assistenti virtuali, auto a guida autonoma, analisi dati... L'AI ristretta è la base dell'era AI attuale, aiutando a risolvere problemi specifici in modo efficace.

Nel frattempo, l'AI generale è come il Santo Graal della ricerca AI – un obiettivo lontano ma promettente. Se un giorno sarà raggiunta, l'umanità potrà assistere a cambiamenti radicali: macchine capaci di fare quasi tutto ciò che fa l'uomo, aprendo nuove possibilità in scienza, medicina, istruzione, economia...

Tuttavia, insieme alle speranze, ci sono sfide importanti sia tecnologiche che etiche. Il cammino verso l'AGI è ancora lungo e richiede collaborazione interdisciplinare tra scienziati, ingegneri, esperti sociali e governi.

In sintesi, AI ristretta e AI generale rappresentano due livelli diversi di intelligenza artificiale. L'AI ristretta è la realtà odierna – potente in ambiti limitati, supportando efficacemente l'uomo in molti compiti specifici. L'AI generale è la visione futura – un'intelligenza artificiale onnipotente come l'uomo, promettente ma anche piena di sfide da superare.

Distinguere chiaramente questi due concetti ci aiuta a impostare aspettative realistiche sull'AI, sfruttare al meglio i punti di forza dell'AI ristretta attuale e prepararci per i progressi verso l'AI generale in futuro. Come sottolineato in questo articolo: oggi abbiamo conquistato solo l'AI ristretta, mentre la strada verso l'AI generale (e oltre, l'AI superintelligente) è ancora molto lunga.

Tuttavia, ogni passo avanti nella ricerca AI ci avvicina sempre più a questo obiettivo. Con lo sviluppo tecnologico in rapida crescita, chissà che nei prossimi decenni ciò che oggi sembra fantascienza diventi realtà.