All’inizio di dicembre, la startup americana Integral AI ha annunciato quello che definisce «il primo modello capace di AGI (Artificial General Intelligence) della storia». Secondo l’azienda, il suo sistema sarebbe in grado di apprendere nuove competenze in autonomia, senza dataset pre-addestrati né supervisione umana, e con un’efficienza energetica paragonabile a quella del cervello umano.
L’annuncio è stato accompagnato da dimostrazioni di robot capaci di acquisire nuovi comportamenti in ambienti reali, e da dichiarazioni molto ambiziose. Il CEO Jad Tarifi ha definito il risultato «l’inizio di una nuova fase nella storia della civiltà umana».
Tuttavia, gran parte della comunità scientifica internazionale ha accolto la notizia con forte cautela, se non con aperto scetticismo.
Mancanza di verifiche indipendenti
Uno dei punti più critici riguarda l’assenza di pubblicazioni scientifiche peer-reviewed. Integral AI non ha reso disponibili documenti tecnici dettagliati né ha permesso a ricercatori esterni di testare il sistema in modo indipendente. Finora, le informazioni disponibili provengono quasi esclusivamente dalla stessa azienda.
Per molti esperti, dichiarare di aver raggiunto l’AGI senza fornire prove verificabili equivale a una forma di “auto-certificazione”.
Una definizione di AGI non condivisa
Integral AI utilizza una definizione interna e proprietaria del concetto di AGI, basata su tre criteri: apprendimento autonomo, sicurezza e efficienza energetica. Tuttavia, nel mondo accademico l’AGI è generalmente intesa come un sistema capace di ragionare, apprendere e trasferire conoscenze in un’ampia varietà di domini, in modo flessibile e simile (o superiore) all’intelligenza umana.
Molti ricercatori sostengono che la definizione adottata dall’azienda sia troppo limitata e “adattata” per supportare il proprio annuncio.
Dimostrazioni ancora troppo limitate
Le dimostrazioni pubbliche mostrate finora riguardano compiti ristretti e controllati, svolti da robot in ambienti strutturati. Secondo numerosi osservatori, queste capacità sono interessanti nel campo della robotica, ma non rappresentano una vera intelligenza generale capace di affrontare problemi nuovi e complessi in contesti diversi.
Il contesto globale: AGI ancora lontana?
Nel mondo scientifico non esiste consenso sulle tempistiche per l’arrivo di una vera AGI. Alcuni ricercatori ritengono che possa arrivare entro pochi decenni, altri sostengono che i limiti fondamentali degli attuali modelli siano ancora troppo grandi.
Le principali critiche agli attuali sistemi includono:
- mancanza di una reale comprensione del mondo;
- scarsa capacità di ragionamento causale;
- difficoltà nel trasferire conoscenze tra domini differenti;
- assenza di vera autonomia cognitiva.
Conclusione
L’annuncio di Integral AI ha sicuramente riacceso il dibattito globale sull’AGI e sul futuro dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, allo stato attuale, non esistono prove pubbliche e indipendenti che dimostrino l’effettivo raggiungimento di una vera intelligenza artificiale generale.
Più che una svolta storica già avvenuta, per molti esperti si tratta di un annuncio che dovrà essere dimostrato con trasparenza scientifica prima di essere accolto come reale.