Glossario

Intelligenza artificiale generale (AGI)

Che cos’è Intelligenza artificiale generale (AGI)?

L'intelligenza artificiale generale (Artificial General Intelligence, AGI) indica un ipotetico sistema di IA in grado di svolgere un'ampia gamma di compiti intellettuali a livello umano e di trasferire in modo flessibile ciò che ha appreso a nuovi ambiti. I sistemi attuali sono efficaci in molti compiti, ma mostrano ancora limiti, ad esempio di affidabilità. Non esiste una definizione né un metodo di misura condivisi; se e quando l'AGI sarà raggiunta è oggetto di dibattito tra gli esperti.

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Termini correlati

Superintelligenza artificiale (ASI)

La superintelligenza artificiale (Artificial Superintelligence, ASI) è un concetto teorico che indica un'IA in grado di superare nettamente le persone in quasi tutte le capacità intellettuali, compresi ricerca, pianificazione e giudizio sociale. Un sistema del genere non esiste. Il termine si usa soprattutto in filosofia e nella ricerca sulla sicurezza dell'IA per discutere di controllo e di allineamento dei sistemi futuri ai valori umani.

Fondamenti di IA
Sicurezza dell'IA
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Singolarità

La singolarità tecnologica è un'idea teorica: un momento a partire dal quale l'intelligenza artificiale si migliora da sola così rapidamente che il progresso tecnico non è più prevedibile né controllabile dall'uomo. Il termine è stato reso noto dallo scrittore Vernor Vinge e dal futurologo Ray Kurzweil. Se e quando ciò possa accadere è una questione scientificamente aperta e controversa. L'idea influenza comunque il dibattito su sicurezza dell'IA, regolamentazione e rischi a lungo termine.

scenario futuro
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Test di Turing

Il test di Turing risale al matematico Alan Turing, che lo descrisse nel 1950 come «gioco dell'imitazione». Una persona conversa per iscritto con un essere umano e con una macchina; se non riesce a riconoscere in modo affidabile la macchina, il test si considera superato. Gli odierni modelli linguistici sostengono spesso conversazioni molto umane, ma il test dice qualcosa solo sulla capacità di convincere con il linguaggio, non sulla comprensione o sull'affidabilità.

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Modello fondazionale

Un modello fondazionale (foundation model) è un grande modello di IA preaddestrato su dati molto ampi e variegati, che si può poi usare per molti compiti diversi. Il termine è stato coniato all’Università di Stanford nel 2021. Esempi noti sono i grandi modelli linguistici come Claude o GPT, oltre ai modelli per immagini. Le aziende in genere costruiscono le proprie applicazioni su questi modelli invece di addestrarne di propri; il regolamento europeo sull’IA parla di modelli di IA per finalità generali.

Modello di base
Modelli linguistici
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