L’intelligenza artificiale (IA) sta diventando una tendenza tecnologica ampiamente diffusa oggi, presente in molti ambiti della vita, dal business, all’istruzione fino alla sanità. Ma cos’è l’intelligenza artificiale e quali sono le tipologie di IA? Comprendere i tipi più comuni di intelligenza artificiale ci aiuterà a capire come funziona l’IA e come applicarla efficacemente nella pratica.

L’intelligenza artificiale (IA) è una tecnologia che consente alle macchine (in particolare ai computer) di “imparare” e “pensare” come gli esseri umani. Invece di programmare il computer con istruzioni fisse, l’IA utilizza algoritmi di machine learning (apprendimento automatico) per apprendere dai dati e simulare le capacità intellettive umane.

Grazie a ciò, i computer possono svolgere compiti che richiedono ragionamento, come analizzare problemi, comprendere il linguaggio, riconoscere la voce e le immagini, o prendere decisioni in modo intelligente.

Per comprendere meglio l’IA, si tende a classificare l’intelligenza artificiale secondo due criteri principali: (1) classificazione in base al livello di sviluppo dell’intelligenza (il grado di intelligenza o capacità dell’IA rispetto all’essere umano) e (2) classificazione in base alla funzione e al grado di somiglianza con l’uomo (il modo in cui l’IA opera e si comporta rispetto all’intelligenza umana). Oggi, esploriamo insieme su INVIAI i dettagli di ciascun tipo di IA secondo entrambe queste classificazioni!

Classificazione dell’IA basata sul livello di sviluppo (ANI, AGI, ASI)

La prima classificazione suddivide l’IA in 3 tipi principali basati sul livello di intelligenza e sull’ambito delle capacità del sistema IA. Questi tre tipi sono: IA debole (Artificial Narrow Intelligence - ANI), IA forte (Artificial General Intelligence - AGI) e IA superintelligente (Artificial Super Intelligence - ASI).

Tra questi, l’IA debole (o IA ristretta) è l’unica presente nella realtà attuale, mentre l’IA forte e l’IA superintelligente sono ancora in fase di ricerca o ipotesi. Vediamo le caratteristiche di ciascuno:

Intelligenza artificiale ristretta (IA debole – Artificial Narrow Intelligence)

L’IA debole (Narrow AI) comprende sistemi di intelligenza artificiale progettati per svolgere un compito specifico o un numero limitato di compiti. È importante sottolineare che questo tipo di IA è intelligente solo in un ambito ristretto per cui è programmata, senza capacità di autoapprendimento o comprensione al di fuori di esso. La maggior parte delle applicazioni IA attuali rientra nella categoria IA ristretta, ed è di fatto l’unico tipo di IA ampiamente utilizzato.

Un esempio tipico di IA ristretta sono gli assistenti virtuali come Siri, Alexa, Google Assistant – che possono riconoscere comandi vocali per impostare sveglie, cercare informazioni, inviare messaggi... ma non possono eseguire autonomamente compiti al di fuori delle funzioni programmate. Inoltre, l’IA debole è presente in molte altre applicazioni comuni, tra cui:

• Sistemi di raccomandazione su piattaforme come Netflix, Spotify (che suggeriscono film o canzoni in base ai gusti degli utenti).
• Chatbot automatici che assistono i clienti, simulando conversazioni per rispondere a domande di base via testo o voce.
• Veicoli a guida autonoma (come le auto elettriche Tesla) e robot industriali – che utilizzano l’IA per operare autonomamente, sebbene entro scenari predefiniti.
• Riconoscimento di immagini, volti e voce – ad esempio, il riconoscimento facciale per sbloccare telefoni o la traduzione vocale (Google Translate).

Queste applicazioni dimostrano che l’IA ristretta è ormai ovunque nella vita quotidiana e spesso supera l’uomo in compiti specifici (ad esempio, l’IA può analizzare grandi quantità di dati più velocemente dell’uomo). Tuttavia, l’IA ristretta non possiede un’intelligenza generale, non può essere consapevole o comprendere al di fuori del suo ambito specialistico.

Intelligenza artificiale generale (IA forte – Artificial General Intelligence)

L’IA forte (General AI) è un concetto che indica un’intelligenza artificiale con capacità equivalenti a quelle umane in tutti gli aspetti cognitivi. Ciò significa che un sistema di IA forte può comprendere, apprendere e svolgere qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può fare, con capacità di pensiero indipendente, creatività e adattamento flessibile a situazioni completamente nuove.

Questo è l’obiettivo supremo verso cui i ricercatori di IA mirano – creare una macchina intelligente con consapevolezza e intelligenza generale simile al cervello umano.

Tuttavia, attualmente l’IA forte esiste solo in teoria. Non esiste alcun sistema IA che abbia raggiunto un vero livello di AGI. Lo sviluppo dell’IA forte richiede scoperte rivoluzionarie nella ricerca scientifica, in particolare nella simulazione del modo in cui gli esseri umani pensano e apprendono. In altre parole, non sappiamo ancora come insegnare alle macchine a possedere consapevolezza di sé e intelligenza flessibile come gli esseri umani.

Alcuni modelli IA moderni (come i grandi modelli linguistici tipo GPT) mostrano sprazzi di caratteristiche di intelligenza generale, ma in sostanza rimangono IA ristrette addestrate per compiti specifici (ad esempio, comprendere e generare testo), non IA forti reali.

Superintelligenza artificiale (IA super – Artificial Super Intelligence)

L’IA super (Super AI) è il concetto di un’intelligenza artificiale che supera di gran lunga le capacità umane in ogni aspetto. Un sistema di super IA non solo sarebbe in grado di fare ciò che gli umani possono fare, ma lo farebbe molto meglio – più velocemente, più intelligentemente e con maggiore precisione in tutti i campi.

L’IA super potrebbe autoapprendere, migliorarsi autonomamente e persino prendere decisioni e soluzioni che gli esseri umani non hanno mai immaginato. Questo è considerato lo stadio più avanzato dello sviluppo dell’IA, quando le macchine raggiungono un’intelligenza superiore.

Attualmente, l’IA super esiste solo nella fantasia e nelle ipotesi – non abbiamo ancora creato un sistema simile.

Molti esperti ritengono che il raggiungimento dell’IA super possa essere ancora lontano o incerto. Inoltre, la prospettiva di una superintelligenza artificiale solleva molte preoccupazioni: se un giorno le macchine diventassero più intelligenti degli esseri umani, potrebbero controllarci o rappresentare un rischio per l’umanità? Le questioni etiche e di sicurezza legate all’IA superintelligente sono argomenti di grande dibattito.

Tuttavia, gli scienziati continuano a ricercare questo obiettivo, convinti che una super IA ben controllata possa aiutare a risolvere i problemi più complessi dell’umanità in futuro.

(In sintesi, considerando il livello di sviluppo, oggi abbiamo raggiunto solo l’IA debole (ristretta) – sistemi IA specializzati per compiti specifici. L’IA forte è ancora in fase di ricerca e l’IA super è un traguardo futuro. Ora vediamo un’altra classificazione basata sul comportamento e sul livello di “intelligenza” nell’operatività.)

Classificazione dell’IA basata sulla funzione (Reactive, Limited Memory, Theory of Mind, Self-Aware)

La seconda classificazione si concentra su come l’IA opera e sul livello di “comprensione” rispetto all’uomo. Secondo questo criterio, l’IA si divide in 4 tipi in ordine crescente: Macchine reattive (Reactive Machines), IA con memoria limitata (Limited Memory), IA con teoria della mente (Theory of Mind) e IA autocosciente (Self-Aware).

Ogni tipo rappresenta un grado evolutivo nella capacità dell’IA di imitare la percezione e l’interazione umana. Ecco i dettagli:

Tecnologia IA reattiva (Reactive Machine)

Questo è il livello più semplice di intelligenza artificiale. Le IA reattive sono sistemi che rispondono solo alle situazioni attuali basandosi su ciò per cui sono programmati, senza capacità di “memorizzare” esperienze passate. In altre parole, non hanno memoria e non possono usare l’esperienza per influenzare decisioni future.

Un esempio classico di IA reattiva sono i programmi per giocare a scacchi. Computer come Deep Blue possono analizzare la situazione attuale della scacchiera e scegliere la mossa migliore basandosi su algoritmi, ma non “ricordano” le partite precedenti né apprendono dall’esperienza; ogni partita inizia come una nuova reazione automatica.

Tuttavia, le IA reattive possono raggiungere prestazioni molto elevate nel loro compito – infatti, i computer hanno battuto campioni mondiali di scacchi, dimostrando una potenza di calcolo superiore in ambiti ristretti.

Le caratteristiche principali delle IA reattive sono rapidità di risposta e comportamento prevedibile. Il limite più grande è la mancanza di apprendimento: se l’ambiente o le regole cambiano rispetto alla programmazione iniziale, il sistema non sa adattarsi.

Oggi, le IA reattive sono ancora molto usate in sistemi automatici che richiedono risposte immediate e semplici, come i controlli automatici nelle macchine industriali che operano secondo condizioni fisse.

IA con memoria limitata (Limited Memory)

IA a memoria limitata è il livello successivo, dove il sistema IA può memorizzare e utilizzare una quantità limitata di informazioni passate per prendere decisioni. A differenza delle IA reattive pure, questo tipo di IA apprende dai dati storici (anche se in modo limitato) per migliorare le risposte future.

La maggior parte dei modelli di machine learning moderni rientra in questa categoria, poiché sono addestrati su set di dati preesistenti e utilizzano l’esperienza acquisita per fare previsioni.

Un esempio tipico di IA con memoria limitata è la tecnologia dei veicoli a guida autonoma. Questi veicoli raccolgono dati dai sensori (telecamere, radar...) sull’ambiente circostante e memorizzano temporaneamente informazioni importanti (come la posizione di altri veicoli o ostacoli) per decidere quando accelerare, frenare o sterzare in sicurezza.

Anche se il veicolo non ricorda tutto ciò che ha visto, durante la guida aggiorna continuamente le informazioni e utilizza una “memoria a breve termine” per gestire le situazioni – questa è la caratteristica dell’IA a memoria limitata.

Molte applicazioni di IA ristretta attuali appartengono in realtà a questa categoria di memoria limitata. Ad esempio, i sistemi di riconoscimento facciale funzionano imparando da un grande numero di immagini di addestramento (memoria di addestramento) e poi memorizzando le caratteristiche principali dei volti nelle nuove immagini per riconoscere se corrispondono a persone nel database.

Assistenti virtuali o chatbot intelligenti si basano anch’essi su modelli addestrati e possono ricordare il contesto di una conversazione a breve termine (ad esempio, la domanda precedente) per rispondere in modo più naturale. In generale, l’IA con memoria limitata rappresenta la maggior parte dei sistemi IA attuali, offrendo prestazioni migliori rispetto alle IA reattive grazie all’uso dei dati storici, ma non ha ancora una piena autoconsapevolezza.

Teoria della mente (Theory of Mind)

“Teoria della mente” nell’IA non è una tecnologia specifica, ma un concetto che indica un livello di intelligenza artificiale in grado di comprendere gli esseri umani a un livello più profondo. Il termine deriva dalla psicologia – la capacità di capire che gli altri hanno emozioni, pensieri, credenze e intenzioni proprie. Un’IA che raggiunge il livello di Theory of Mind sarebbe in grado di percepire e interpretare lo stato mentale di persone o altre entità durante l’interazione.

Immaginiamo un robot che capisce se Lei è felice o triste basandosi sulle espressioni facciali e sul tono della voce, e che poi adatta il proprio comportamento di conseguenza – questo è l’obiettivo dell’IA con teoria della mente. A questo livello, l’IA non si limita a elaborare dati in modo meccanico, ma deve comprendere fattori come emozioni e motivazioni dell’interlocutore. Ciò permetterebbe all’IA di interagire socialmente in modo più naturale, creando assistenti virtuali o robot capaci di empatia e risposta simili a quelle umane.

Attualmente, l’IA con teoria della mente è ancora in fase di ricerca. Alcuni sistemi IA hanno iniziato a integrare il riconoscimento delle emozioni (ad esempio, riconoscere toni di voce arrabbiati o volti tristi), ma per raggiungere una piena Theory of Mind manca ancora molto. Questo è un passo necessario verso l’IA forte, perché per avere un’intelligenza simile a quella umana, le macchine devono anche capire gli esseri umani.

Gli scienziati dell’IA stanno sperimentando modi per insegnare alle macchine a comprendere elementi non dati come emozioni e cultura – una sfida non da poco in questo campo.

IA autocosciente (Self-Aware AI)

Questo è il livello più alto e anche il più ambizioso nel campo dell’IA: creare macchine consapevoli di sé stesse. L’IA autocosciente significa che il sistema IA non solo comprende il mondo intorno a sé, ma sa chi è, possiede consapevolezza di sé e percepisce il proprio stato come un essere umano consapevole di sé.

Al momento, l’IA autocosciente non esiste affatto; è solo un’idea ipotetica. Per raggiungere questo livello, una macchina dovrebbe replicare non solo l’intelligenza ma anche l’anima umana – qualcosa che nemmeno noi comprendiamo appieno. Se un giorno l’IA autocosciente diventasse realtà, sarebbe una svolta epocale per l’umanità, ma comporterebbe anche innumerevoli questioni etiche.

Ad esempio, un’IA consapevole potrebbe essere considerata un “essere vivente” con diritti? Se prova emozioni, abbiamo responsabilità morali verso di essa come verso un essere umano? E soprattutto, cosa succederebbe se un’intelligenza artificiale autocosciente superasse l’uomo – obbedirebbe ancora agli ordini o deciderebbe autonomamente i propri obiettivi?

Queste domande non hanno ancora risposte chiare. Perciò, l’IA autocosciente finora appare solo in libri di fantascienza o film.

Tuttavia, la ricerca verso questo livello ci aiuta a comprendere meglio la natura della coscienza e dell’intelligenza, permettendo di creare sistemi IA più intelligenti a livelli inferiori. Il futuro dell’IA autocosciente potrebbe essere lontano, ma rappresenta il traguardo supremo nel percorso di sviluppo dell’IA per l’umanità.

Si può osservare che i tipi più comuni di intelligenza artificiale oggi sono principalmente IA ristretta (IA debole) – sistemi intelligenti artificiali specializzati per risolvere un compito o un gruppo di compiti specifici. Assistenti virtuali, chatbot, veicoli autonomi, sistemi di raccomandazione, riconoscimento vocale... intorno a noi sono tutti risultati di IA ristretta altamente sviluppata.

Nel frattempo, l’IA forte e livelli superiori come l’IA con teoria della mente o l’IA autocosciente sono ancora un futuro lontano, che richiede molti anni (se non decenni) di ricerca. Nonostante le sfide, i continui progressi dell’IA promettono di aprire nuovi orizzonti per la scienza e la vita umana.

Conoscere le tipologie di IA ci aiuta a capire dove si trova oggi questa tecnologia e fino a che punto potrà svilupparsi, fornendo una visione corretta per applicare l’IA in modo efficace e sicuro nella vita e nel lavoro.

In sintesi, l’intelligenza artificiale sta facendo passi da gigante e si sta sempre più integrando con l’uomo. Classificare l’IA in diversi livelli e tipi ci permette di comprendere a fondo la natura di ciascuna tecnologia, sfruttare al meglio i vantaggi dell’IA attuale e prepararsi al futuro con forme di IA più avanzate.

Con il rapido sviluppo dell’informatica, chissà che in un futuro non troppo lontano non assisteremo all’arrivo di IA forte o addirittura di superintelligenza artificiale – finora solo frutto dell’immaginazione. Sicuramente, l’IA continuerà a essere un settore chiave che plasmerà il futuro della società umana, e comprenderla correttamente fin da ora è fondamentale.