Alla domanda su quando l’intelligenza artificiale raggiungerà l’intelligenza a livello umano spesso viene data una risposta prima ancora di essere posta completamente. Molti sostengono che, rispetto agli standard del passato, l’intelligenza artificiale ha già superato le capacità umane in numerose aree – un fatto facilmente trascurato perché gli obiettivi per definire “intelligenza” si spostano con ogni salto tecnologico.
Il punto di riferimento in evoluzione per l’intelligence
Per decenni, il dibattito si è concentrato su ciò che costituisce l’intelligenza negli esseri umani: pensiero analitico, creatività, comprensione emotiva e adattabilità. Le macchine sono tenute a standard simili, ma l’obiettivo continua a cambiare. Ciò che un tempo era considerato prettamente umano – giocare a scacchi, tradurre lingue, riconoscere immagini – ora è routine per l’intelligenza artificiale. Questa non è una stranezza filosofica; ha implicazioni pratiche.
Consideriamo l’accordo del 2019 tra Microsoft e OpenAI. L’investimento di 1 miliardo di dollari era esplicitamente legato alla “costruzione di intelligenza generale artificiale (AGI)”, definita come sistemi che superano gli esseri umani in compiti economicamente preziosi. Il recente aggiornamento del 2023 garantisce a Microsoft l’accesso anticipato esclusivo alla tecnologia OpenAI fino al raggiungimento dell’AGI – una dichiarazione che ora richiede una verifica indipendente da parte di un gruppo di esperti. Ciò solleva una domanda fondamentale: come possiamo determinare oggettivamente quando l’IA raggiunge l’intelligenza a livello umano?
Dai test di Turing alla padronanza del dominio
Il test di Turing, proposto nel 1950, è stato a lungo un punto di riferimento primario. L’idea è semplice: se un giudice umano non riesce a distinguere tra una macchina e un essere umano in una conversazione basata su testo, la macchina passa. Tuttavia, questo test è limitato. I primi tentativi si concentravano su sistemi simbolici e logica basata su regole, che eccellevano in compiti specifici ma fallivano nella complessità del mondo reale.
Il panorama è cambiato negli anni 2010 con l’avvento delle reti neurali e di enormi set di dati. Deep Blue dell’IBM sconfisse Garry Kasparov a scacchi nel 1997, ma gli scacchi persero rapidamente il loro significato come proxy dell’intelligenza. L’intelligenza artificiale ha iniziato a eccellere nella traduzione, nel riconoscimento delle immagini e nell’elaborazione del linguaggio. Nel 2015, i modelli di intelligenza artificiale hanno superato le prestazioni umane nella classificazione degli oggetti. AlphaGo ha poi battuto i migliori giocatori di Go del mondo tra il 2015 e il 2017, dimostrando competenza in un gioco molto più complesso degli scacchi.
La ridefinizione dell’intelligenza “reale”.
Lo scienziato cognitivo Douglas Hofstadter sostiene che ridefiniamo continuamente la “vera intelligenza” poiché le macchine superano le capacità umane, declassando di fatto tali compiti a mere funzioni meccaniche. Ciò garantisce che l’umanità mantenga la sua distinzione percepita. Man mano che l’intelligenza artificiale supera ogni parametro di riferimento, alziamo il livello, portando alla nascita dell’AGI.
L’AGI è stata introdotta nel 1997 per descrivere sistemi in grado di comprendere, apprendere e agire in più domini con flessibilità simile a quella umana. L’attenzione si è spostata dall’imitazione delle capacità umane alla valutazione delle competenze in diverse situazioni. Ciò significava che un sistema AGI non doveva solo eccellere nel suo campo specializzato, ma anche risolvere complessi problemi di matematica, scrivere romanzi avvincenti e generare profitti finanziari.
Lo stato attuale: oltre l’hype
GPT-4.5 che ha superato il test di Turing nel 2025 ha fatto a malapena notizia, e i modelli attuali che ottengono i punteggi più alti negli esami simulati non sono più visti come minacce esistenziali. Tuttavia, la realtà è che l’intelligenza artificiale sta padroneggiando nuovi parametri di riferimento più velocemente che mai. Il 2023 AI Index Report di Stanford evidenzia questa accelerazione, ma sottolinea anche che il ragionamento complesso rimane una sfida significativa.
Il perseguimento dell’AGI non significa solo superare i test; si tratta di replicare la natura incarnata e sfaccettata dell’intelligenza umana. Sebbene l’intelligenza artificiale eccelle in ambiti specifici, manca ancora della comprensione olistica e dell’adattabilità della mente umana.
In definitiva, la definizione di intelligenza non è fissa; è un bersaglio mobile. Ogni volta che l’intelligenza artificiale supera un benchmark precedente, i criteri per l’intelligenza “a livello umano” vengono ridefiniti, garantendo che l’obiettivo rimanga appena fuori portata.
