L’intelligenza artificiale supera l’uomo ma non su tutti i campi. L’AGI e vicina o lontana?

Secondo gli esperti, l’umanità è entrata in una nuova fase dello sviluppo dell’intelligenza artificiale: un’epoca in cui i sistemi non si limitano più ad assistere l’uomo, ma sono in grado di svolgere autonomamente compiti complessi che in passato richiedevano l’intervento umano.

Tra i relatori di un recente incontro dedicato al tema figurano alcuni dei nomi più autorevoli del settore: il CEO di Nvidia Jensen Huang, il responsabile di Meta AI Yann LeCun, e i premi Turing e Nobel Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton, Fei-Fei Li e Bill Dalley.

Il Queen Elizabeth Prize for Engineering 2025 viene assegnato a sette ingegneri che hanno dato un contributo fondamentale allo sviluppo del moderno apprendimento automatico, una componente fondamentale dei progressi dell’intelligenza artificiale (IA).

Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton, John Hopfield e Yann LeCun sostengono da tempo le reti neurali artificiali come modello efficace per l’apprendimento automatico, che ora rappresentano il paradigma dominante. Insieme, sono responsabili delle basi concettuali di questo approccio.

Jensen Huang e Bill Dally hanno guidato lo sviluppo delle piattaforme hardware che supportano il funzionamento dei moderni algoritmi di apprendimento automatico. La visione di sfruttare le unità di elaborazione grafica (GPU) e i loro successivi progressi architetturali hanno consentito la scalabilità che è stata fondamentale per il successo della loro applicazione.

Fei-Fei Li ha riconosciuto l’importanza di fornire set di dati di alta qualità, sia per valutare i progressi sia per supportare l’addestramento degli algoritmi di apprendimento automatico. Creando ImageNet, un database di immagini su larga scala utilizzato per la ricerca sui software di riconoscimento degli oggetti, ha reso possibile l’accesso a milioni di immagini etichettate, fondamentali per l’addestramento e la valutazione degli algoritmi di visione artificiale.

Nell’incontro Huang ha sottolineato che “per la prima volta, l’intelligenza artificiale sta realmente potenziando le capacità umane e permettendo la realizzazione di progetti concreti”. Secondo il CEO di Nvidia, i sistemi di IA hanno già raggiunto un livello di “intelligenza generale” sufficiente per fornire soluzioni pratiche su larga scala.

LeCun, invece, ha precisato che il raggiungimento dell’AGI (Intelligenza Artificiale Generale) non sarà un evento improvviso, ma un processo graduale: “Le capacità dei sistemi aumenteranno progressivamente, in ambiti diversi e in tempi differenti”, ha spiegato.

Non tutti gli esperti, però, concordano sul fatto che le macchine arriveranno a superare gli esseri umani in ogni campo. Fei-Fei Li ha osservato che l’intelligenza artificiale è già in grado di riconoscere decine di migliaia di oggetti e tradurre centinaia di lingue, capacità impossibili per qualsiasi individuo. Tuttavia, ha aggiunto, “l’intelligenza umana rimarrà un pilastro della società: le macchine possono essere più potenti, ma solo gli esseri umani comprendono davvero il significato e il contesto”.

Il premio Nobel Geoffrey Hinton ha invece previsto che entro vent’anni l’intelligenza artificiale sarà in grado di battere l’uomo in qualsiasi dibattito. Yoshua Bengio ha confermato questa visione, sostenendo che “non esiste alcun ostacolo concettuale al fatto che un giorno le macchine imparino a fare tutto ciò che sappiamo fare noi”.

Il dibattito si inserisce nel contesto della crescente competizione tra Stati Uniti e Cina per la conquista della cosiddetta “superintelligenza“. Colossi come OpenAI, Anthropic e altri attori del settore hanno già attratto decine di miliardi di dollari in investimenti, mentre le valutazioni delle aziende di IA continuano a crescere vertiginosamente.

Su un punto, però, gli esperti restano divisi: per alcuni, l’avvento dell’AGI è imminente, e potrebbe arrivare entro due anni; per altri, si tratta di un traguardo che richiederà decenni per essere raggiunto.

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Luca Vinciguerra

Machine Learning Engineer specializzato nel Natural Language Processing. Appassionato di Intelligenza Artificiale, Coding e tecnologia in generale. Aspetta l'avvento di Skynet.

Aree di competenza: Artificial Intelligence Engineer, Machine Learning & Deep Learning Specialist, Python Developer