La definizione di Intelligenza Artificiale Generale rischia di diventare nel prossimo futuro una sorta di etichetta utilizzata dai colossi della tecnologia per promuovere i loro prodotti di punta. Già nei prossimi anni, e forse addirittura nel corso del 2024, potremmo vedere un aumento delle dichiarazioni che proclamano il raggiungimento (o quasi) di questo traguardo. Affrontare queste affermazioni con uno spirito critico e una valutazione realistica è essenziale per capire veramente l’evoluzione e le capacità dell’AI. Da qui, è importante analizzare i dati concreti e fare previsioni basate su progressi effettivi, evitando sensazionalismi e ipotesi infondate.
Negli ultimi dieci anni, l’evoluzione dell’intelligenza artificiale ha conosciuto una crescita esponenziale, rivoluzionando vari settori e gettando le basi per un futuro ancora più promettente. Partendo dal 2014, l’AI ha visto un notevole aumento nella capacità di elaborazione grazie all’introduzione di GPU e TPU specificamente progettate per il deep learning. Questi progressi hardware hanno permesso di affrontare compiti computazionalmente intensivi con maggiore efficienza, portando a un miglioramento significativo nella qualità degli algoritmi. Durante questo periodo, le reti neurali profonde sono diventate il punto focale della ricerca, con tecniche avanzate di apprendimento non supervisionato che hanno migliorato la capacità delle macchine di riconoscere pattern complessi nei dati.
La disponibilità dei dati ha svolto un ruolo cruciale in questa evoluzione. Con la digitalizzazione globale, la quantità di dati disponibili per l’addestramento dei modelli AI è cresciuta a dismisura. Questo ha permesso di sviluppare algoritmi più robusti e accurati, in grado di gestire e analizzare enormi quantità di informazioni. Nel frattempo, l’adozione dell’AI è aumentata in modo significativo, inizialmente nei settori tecnologici ma rapidamente estendendosi ad altri ambiti come la sanità, la finanza e i trasporti. Gli investimenti in AI sono cresciuti, con le aziende che hanno riconosciuto il potenziale di queste tecnologie per migliorare l’efficienza operativa e creare nuovi modelli di business.
Dal 2020 al 2024, l’AI ha continuato a progredire a un ritmo accelerato. La capacità di elaborazione ha beneficiato di ulteriori innovazioni hardware, rendendo possibili applicazioni ancora più avanzate. La qualità degli algoritmi ha continuato a migliorare, con nuove tecniche che hanno aumentato l’efficienza e la capacità di generalizzazione dei modelli. La quantità e la qualità dei dati disponibili per l’addestramento sono ulteriormente aumentate, grazie all’espansione delle fonti di dati digitali. La ricerca ha continuato a fare passi da gigante, con scoperte innovative come i modelli linguistici di grandi dimensioni che hanno ampliato le capacità delle macchine di comprendere e generare linguaggio naturale.
Guardando al futuro, dal 2025 al 2034, ci si aspetta che la capacità di elaborazione dell’AI continui a crescere grazie anche a tecnologie emergenti come il calcolo quantistico, che promettono di rivoluzionare ulteriormente il settore. Gli algoritmi diventeranno sempre più sofisticati, con capacità di apprendimento auto-supervisionato e zero-shot learning, che permetteranno alle macchine di imparare e adattarsi a nuovi compiti. La disponibilità di dati continuerà ad aumentare, non solo attraverso la raccolta tradizionale (inclusi accordi con i grandi editori) ma anche grazie all’utilizzo di dati sintetici e migliori tecniche di gestione. L’adozione dell’AI raggiungerà una penetrazione quasi totale in tutti i settori dell’economia e della società, influenzando ogni aspetto della nostra vita quotidiana. La ricerca non rallenterà, con la possibilità di raggiungere l’intelligenza artificiale generale, dove le macchine saranno in grado di simulare le capacità cognitive umane, segnando un traguardo fondamentale nella storia dell’umanità.
Analizziamo ora il seguente grafico da cui salta fuori il 2033 come possibile anno della singolarità:
Il livello di evoluzione dell’AI nel grafico è stato definito basandosi su alcuni principi e ipotesi, allo scopo di rappresentare il progresso tecnologico nel campo dell’intelligenza artificiale nel tempo. Di seguito, una spiegazione dettagliata su come interpretare questa metrica.
Definizione del Livello di Evoluzione dell’AI
- Scala Progressiva: La scala utilizzata rappresenta un aumento continuo e accelerato delle capacità dell’AI. I livelli sono numerici e indicano un miglioramento qualitativo e quantitativo delle tecnologie AI, come la capacità di apprendimento, l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale, e altre competenze specifiche.
- Metriche di Misurazione:
- 2014-2024: I valori assegnati (2, 3, 4, 5, ecc.) riflettono una crescita graduale e incrementale. Questa crescita potrebbe essere misurata attraverso metriche quali il miglioramento degli algoritmi, l’aumento della precisione nelle applicazioni specifiche, e la capacità di gestire dati complessi.
- 2025-2034: La previsione futura mostra una crescita più rapida (30, 36, 43, ecc.), indicando un’accelerazione nella ricerca e nell’adozione delle tecnologie AI. Questo potrebbe includere avanzamenti significativi nelle reti neurali, apprendimento profondo, e l’integrazione dell’AI in vari settori.
- Livello di AGI:
- AGI (Intelligenza Artificiale Generale): La linea tratteggiata a livello 100 rappresenta un punto di riferimento ipotetico, definito ‘singolarità’, dove l’AI raggiunge capacità cognitive simili a quelle umane. Questo livello include non solo la capacità di apprendere e adattarsi a nuovi compiti, ma anche la comprensione, la ragionamento e la creatività umana.
Fonti di Crescita
- Ricerca e Sviluppo: Innovazioni continue nei campi dell’apprendimento automatico, reti neurali, e altre tecnologie correlate.
- Adozione Industriale: Implementazione delle tecnologie AI in vari settori come sanità, finanza, trasporti, ecc.
- Incremento di Dati e Capacità Computazionale: Maggiore disponibilità di dati e potenza di calcolo che alimentano l’addestramento di modelli AI sempre più complessi.
Questa rappresentazione è una panoramica semplificata ma plausibile del progresso dell’AI nel tempo, essa è basata su ipotesi e proiezioni che potrebbero variare con il progredire delle tecnologie e delle scoperte scientifiche.