Cos’è l’Intelligenza Artificiale Generale (AGI), l’AI che supera la mente umana

L’Intelligenza Artificiale Generale (AGI) rappresenta la più importante frontiera degli ultimi anni per ciò che riguarda l’AI. La macchina non si limita più a eseguire compiti impartiti dall’essere umano, ma acquisisce capacità tali da poter apprendere, comprendere e applicare le sue conoscenze a qualsiasi problema.

Sul tema è intervenuto di recente il CEO di NVIDIA Jensen Huang, facendo riaprire il dibattito tra chi è curioso di scoprire in che modo l’Intelligenza Artificiale Generale avrà un impatto sulle nostre vite e chi è preoccupato per i risvolti futuri.

In questa guida, vediamo insieme che cos’è l’Intelligenza Artificiale Generale, in che modo lavora, cosa può già fare oggi e quali sono gli obiettivi per i prossimi anni.

Cos’è l’Intelligenza Artificiale Generale

L’Intelligenza Artificiale Generale è un sistema capace di comprendere e di applicare l’intelligenza a qualsiasi problema. La sua principale caratteristica distintiva rispetto agli altri modelli è il trasferimento dell’apprendimento. Cosa vuol dire? Che le sue conoscenze acquisite in un ambito possono venire usate per risolvere problemi in campi completamene diversi.

Lo sviluppo dell’AGI si basa su tre fondamenti principali. Il primo è il Reasoning, ossia la capacità non solo di prevedere la parola successiva, ma anche di pianificare i passaggi logici.

Il secondo è la multimodalità, con cui riesce a vedere, sentire e persino toccare (nel caso della robotica) per comprendere il mondo fisico.

Il terzo è la memoria a lungo termine, che dà modo di costruire un’identità e un’esperienza storica che possa persistere tra una sessione e un’altra.

In questo momento, nella scala dello sviluppo dell’intelligenza artificiale, ci troviamo bloccati al secondo stadio, ossia quello dei ragionatori. Si intendono i sistemi capaci di risolvere problemi complessi a livello di un umano con dottorato, senza dover accedere a strumenti esterni.

Il livello 3 è quello degli agenti, ossia sistemi che non solo parlano, ma agiscono nel dettaglio e hanno capacità di autonomia anche di diversi giorni per conto dell’utente.

Per il passaggio definitivo dal livello 2 al livello 3, ci sono alcuni ostacoli tecnici come le allucinazioni, la pianificazione a lungo termine e il costo computazionale.

Come funziona l’Intelligenza Artificiale Generale

Come funziona l’Intelligenza Artificiale Generale? Non lavora attraverso un software tradizionale, ma tramite un’architettura ibrida che vuole replicare il cervello umano.

Per poter lavorare al meglio, vengono combinati due approcci diversi. Da un lato le reti neurali, dall’altro il ragionamento simbolico.

L’architettura di ragionamento è invece multi-step, con la cosiddetta catena di pensiero. Vuol dire che il sistema non genera subito l’output, ma crea una serie di passaggi intermedi e invisibili, valutando diverse ipotesi e correggendo gli eventuali errori prima di fornire la risposta finale.

Il vero motore dell’Intelligenza Artificiale Generale è la sua capacità di generalizzare. La tokenizzazione è universale, ogni elemento inserito nell’input viene trattato come una sequenza di dati numerici. Grazie a questo approccio, la macchina può imparare cose nuove senza dover venire riprogrammato da zero.

Per poter lavorare in maniera autonoma, l’AGI ha bisogno di una memoria esterna strutturata che richiami le informazioni passate sia per fare deduzioni sia per situazioni del tutto nuove.

Dove viene applicata l’Intelligenza Artificiale Generale

Al giorno d’oggi, l’iIntelligenza Artificiale Generale non viene ancora applicata poiché non esiste un sistema che possieda una coscienza o una capacità cognitiva pari a quella umana.

Ci troviamo però in una fase di transizione avanzata, dove alcune applicazioni mostrano segni di comportamento simile a quelle che dovrebbero essere le aspettative dell’AGI.

Esistono per esempio sistemi come GNoME di Google DeepMind capaci di prevedere la stabilità di oltre 2 milioni di nuovi cristalli, così come piattaforme come Devin che iniziano a comportarsi come agenti digitali.

Il discorso si allarga poi anche alla diagnostica medica complessa con modelli di ragionamento quali la serie o1 di OpenAI che vengono testati per risolvere casi clinici rari.

Infine la robotica umanoide con Figure AI o Tesla e le simulazioni strategiche e militari, dove l’AGI viene usata per prevedere scenari geopolitici e gestire reti logistiche complesse.

Può diventare superiore alla mente umana?

Diversi esperti del settore si sono già esposti in merito, definendo l’Intelligenza Artificiale Generale come potenzialmente superiore alla mente umana. Si tratta di una verità parziale, in quanto dipende da quale tipo di intelligenza stiamo misurando.

Ci sono alcuni campi in cui la macchina ha potenzialità maggiori. Basti pensare al fatto che l’AGI può leggere un’intera letteratura medica in pochi minuti e trovare correlazioni tra più studi, oppure che la sua memoria mantiene una precisione del 100% anche per calcoli complessi.

E la mente umana, dove resta imbattibile? Un primo punto nel dibattito riguarda l’efficienza energetica. Il cervello umano consuma circa 20 watt per compiere operazioni per le quali l’AI richiederebbe un supercomputer. L’apprendimento avviene in pochi dati, mentre l’AI ha bisogno di milioni di immagini. E poi c’è l’intelligenza emotiva e sociale, la capacità di leggere emozioni e sfumature morali senza essere specificate.

Il vero punto di sorpasso è l’auto-miglioramento ricorsivo, che già oggi è un timore da un lato e una promessa da un altro. Quando l’AGI sarà in grado di scrivere il proprio codice meglio di un ingegnere umano, potrà creare una versione di sé stessa più intelligente in un ciclo infinito.

Questo porterebbe alla Superintelligenza artificiale, uno stadio che supererebbe quella umana in ogni campo, compresa la creatività e la strategia sociale.

Cosa dicono oggi gli esperti

Ci sono molti esperti che si sono già espressi sul tema. Tra questi Yann LeCun, il capo AI di Meta, secondo cui oggi l’Intelligenza Artificiale Generale manca di senso comune biologico. Finché non avrà un corpo fisico per interagire col mondo, a sua detta, resterà un’intelligenza limitata rispetto a quella umana.

Anche Jensen Huang, CEO di NVIDIA, si è espresso sul tema. Stando alle sue parole, l’AGI potrebbe già essere tra di noi o raggiungibile entro poco tempo. Partecipando al podcast di Lex Fridman, ha spiegato che l’AGI è già presente tra di noi se la si considera come la capacità dei software di superare esami medici, legali o logici in maniera migliore rispetto all’umano.

Ci sono però delle limitazioni attuali, come la non capacità di gestire un’azienda complessa come NVIDIA da sola. Per alimentare questa tecnologia, al NVIDIA GTC 2026 è stato previsto un fatturato complessivo tra il 2025 e il 2027 che supererà i 1.000 miliardi di dollari.

Cosa succederà nei prossimi mesi? Sempre NVIDIA lancerà Vera Rubin, un’architettura progettata per il calcolo accelerato di nuova generazione. Si prospetta poi l’esplosione della robotica generale, con modelli in grado di apprendere abilità motorie e logiche in maniera trasversale.

Le aziende potranno trasformarsi in fabbriche di token, dove l’AI viene prodotta su scala industriale per ottimizzare i vari processi. Infine, l’attenzione si sposterà dall’addestramento all’inferenza su larga scala, per rendere l’AGI economica e accessibile per app quotidiane.