di TOMMASO SASO-
Qualcuno di voi ricorderà il Data di Star Trek e magari lo associa al Siri sul nostro iPhone, ma in realtà la differenza è ancora notevole. Data può pilotare una nave spaziale, comporre sinfonie, risolvere enigmi filosofici e persino innamorarsi. Siri sa dirvi il tempo e impostare una sveglia, ma se le chiedete di cucinare la cena, non sa nemmeno cosa significhi “cucinare”. Questa differenza non è solo fantascienza, è la distinzione più importante per capire dove siamo oggi nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale.
Oggi vi do il benvenuto nel mondo della AI ristretta (o “debole”) contro la AI generale (o “forte”)! Tutta l’intelligenza artificiale che utilizziamo quotidianamente da Google, Netflix, GPS, riconoscimento vocale, traduttori automatici ecc, è AI “ristretta”. Sono cioè sistemi incredibilmente bravi in compiti specifici, ma completamente inutili fuori dal loro dominio. È come avere un medico brillante che sa tutto sul cuore ma non riconosce un osso rotto.
L’AI generale, invece, è il Santo Graal dell’intelligenza artificiale: una macchina con l’intelligenza flessibile e adattabile degli esseri umani, che può imparare qualsiasi compito, ragionare in situazioni nuove, essere creativa, trasferire conoscenze da un campo all’altro. È quello che sognava, per chi si ricorda qualche puntata precedente, John McCarthy a Dartmouth nel 1956, quello che vediamo nei film, ma anche quello che “ancora” non abbiamo.
Ma perché questa distinzione è così importante? Perché determina cosa possiamo aspettarci dall’AI oggi e cosa dobbiamo temere per il futuro. Quando leggete titoli allarmistici su “AI che sostituirà tutti i lavori” o “AI che conquisterà il mondo”, stanno parlando di AI generale. Quando usate ChatGPT o vedete auto a guida autonoma, state interagendo con AI ristretta molto sofisticata.
Per capire meglio, facciamo degli esempi concreti. Vi ricordate Deep Blue, il computer IBM che batté Garry Kasparov a scacchi nel 1997? Quella era AI ristretta al massimo livello. Poteva battere il miglior giocatore umano di scacchi, ma avrebbe perso con un bambio a dama. Era un genio degli scacchi e un idiota in tutto il resto.
AlphaGo, il sistema DeepMind che nel 2016 batté Lee Sedol a Go, rappresenta un’evoluzione significativa. Non era programmato con le regole del gioco, ma le ha imparate giocando milioni di partite contro se stesso. Ha persino sviluppato strategie che nessun umano aveva mai pensato. Eppure, rimane AI ristretta, sa giocare a Go magnificamente, ma non sa cos’è una pietra”reale” al di fuori del gioco.
I grandi modelli linguistici come l’ultimo GPT-5 dietro ChatGPT sembrano più “generali” perché possono conversare su qualsiasi argomento, scrivere codice, tradurre lingue, comporre poesie. Ma è ancora un’illusione. Non “capiscono” davvero di cosa parlano, stanno essenzialmente completando pattern linguistici basati su trilioni di esempi. È come un pappagallo incredibilmente sofisticato che può ripetere qualsiasi cosa in modo convincente senza capire il significato.
ChatGPT può spiegare brillantemente la fisica quantistica, ma se gli chiedete di spostare virtualmente un oggetto in una stanza, non sa farlo. Può discutere di cucina per ore, ma non sa che tagliare le cipolle fa lacrimare. Ha accesso a tutta la conoscenza umana, ma non ha esperienza del mondo fisico.
A questo punto vi domanderete cosa manca all’AI ristretta per diventare generale. La risposta è complessa e tocca i limiti della nostra comprensione dell’intelligenza stessa. L’AI ristretta è specializzata, l’AI generale deve essere generalista. L’AI ristretta segue pattern, l’AI generale deve ragionare. L’AI ristretta è alimentata da dati, l’AI generale dovrebbe avere intuizione.
Ma forse la differenza più importante è il trasferimento di conoscenza. Quando impariamo a guidare un’auto, quella conoscenza può aiuta a guidare un camion, uno scooter, persino una bicicletta. Quando un’AI impara a giocare a scacchi, quella conoscenza è completamente inutile per giocare a poker. Gli umani sono maestri nel trasferire conoscenze da un dominio all’altro, le AI attuali sono tragicamente incapaci.
L’AI generale richiederebbe anche quello che i filosofi chiamano “common sense”, la comprensione intuitiva del mondo che noi diamo per scontata. Sappiamo senza nemmeo doverci pensare che non possiamo attraversare un muro come nei film di Harry Potter, che l’acqua è bagnata, e che gli oggetti cadono verso il basso. Eppure queste conoscenze ovvie per noi sono incredibilmente difficile da programmare in una macchina.
C’è un’altra grande domanda che tutti si fanno, ovvero quanto siamo vicini (o lontani) dalla AI generale. Se fate qualche ricerca scoprirete che qui le opinioni degli esperti variano drasticamente. Alcuni ottimisti credono che potremmo raggiungerla entro 10-20 anni. Altri scettici pensano che potrebbe richiedere secoli, se mai sarà possibile. La maggior parte si colloca nel mezzo: forse 20-100 anni, ma con enormi incertezze. Ma attenzione, c’è anche chi dice che invece ci siamo più vicini di quanto si pensi, e che addirittura qualche big l’ha già ma non lo dice, per mille motivi.
Il problema è che non abbiamo nemmeno una roadmap chiara su cosa fare, perché mentre con l’AI ristretta, sappiamo che per migliorarla abbiamo bisogno di più dati, di maggiore potenza di calcolo e di algoritmi sempre più sofisticati, con l’AI generale, stiamo ancora capendo cosa serve davvero.
Alcuni ricercatori stanno provando approcci diversi, come Demis Hassabis di DeepMind che punta sui “sistemi multi-agente” tante AI ristrette che collaborano e infatti su alcune GPT troviamo già i famosi “agenti” che fanno cose diverse in sequenza, seppur ancor guidati da noi. Altri invece esplorano l’architettura del cervello umano, cercando di replicarne le connessioni neurali e altri ancora credono che serva un salto concettuale completamente nuovo, come la fisica quantistica per l’atomo. Vi siete persi? E’ normale!
Ma c’è un dibattito ancora più profondo, che si lega alle attuali paure che sorgono già con la ristretta , ovvero: vogliamo davvero l’AI generale? Una macchina ciè con l’intelligenza umana ma senza le nostre limitazioni biologiche, che non si stanca, non si distrae, non muore e che potrebbe rapidamente diventare superintelligente. È lo scenario che terrorizza pensatori come Nick Bostrom e Elon Musk, ma anche molti di noi.
Il paradosso dell’AI generale è che più ci avviciniamo, più diventa urgente risolverlo in sicurezza. L’AI ristretta può causare danni localizzati, come un algoritmo di assunzione discriminatorio di cui abbiamo parlato, o un sistema di trading che va in tilt. L’AI generale mal allineata potrebbe invece essere davvero un rischio esistenziale per l’umanità.
Intanto che ne parliamo, l’AI ristretta continua perà a migliorare rapidamente. Sistemi sempre più sofisticati stanno trasformando medicina, trasporti, finanza, educazione. In molti settori, non abbiamo nemmeno bisogno di AI generale basta già quella ristretta attuale. In sostanza un sistema che diagnostica cancro meglio di qualsiasi medico non ha bisogno di saper cucinare.
Quindi forse la vera domanda da porci non è quando e se arriverà l’AI generale, ma se ne abbiamo davvero bisogno. Gli esseri umani sono già intelligenza “generale”. Io immagino il futuro non gestito da una singola superintelligenza, ma da un ecosistema di intelligenze ristrette che collaborano con noi, amplificando le nostre capacità senza sostituirci, ma aiutandoci alla nostra evoluzione umana.
In conclusione abbiamo capito che l’AI di oggi è potente ma limitata, utile ma non ancora universale. Capire questi limiti è essenziale per sfruttarne i benefici evitando le trappole. La prossima settimana, conosceremo i giganti che stanno plasmando questo futuro, le aziende (e gli uomini) che controllano l’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Sono ancora le “menti umane”, che stanno davvero guidando la rivoluzione delle “menti artificiali”.
Professor Tommaso Saso. Professore di Marketing e Organizzazione Aziendale e membro dell’Osservatorio di AI generativa presso l’Università degli Studi G. Marconi. Presidente di Manageritalia Lazio, Abruzzo, Molise, Sardegna ed Umbria.
