Il Futuro dell'IA nel 2026: La Visione di Demis Hassabis e il Dominio di Google
https://uploads3.fw360.it/uploads/env/4/2091/img/pages/gallery/studio-anthos-alba-web-marketing-e-applicazioni-ai.jpg?1764237407680
In questo articolo, analizzeremo nel dettaglio i punti chiave discussi da Hassabis, esplorando come Google si stia posizionando per dominare la prossima ondata di innovazione tecnologica. Scopriremo il concetto di "modelli omnimodali" e vedremo come aree apparentemente distinte come la robotica, la generazione di video e i sistemi agentici stiano convergendo per creare un'intelligenza artificiale più potente e integrata che mai.
L'alba dei Modelli Omnimodali: La Convergenza è il Futuro
Il concetto centrale della visione di Hassabis è la convergenza delle modalità. Fino ad oggi, abbiamo interagito con modelli di IA specializzati: uno per il testo, uno per le immagini, uno per l'audio. Il futuro, secondo Google, appartiene ai modelli omnimodali (o multimodali), sistemi in grado di comprendere, elaborare e generare output attraverso un'ampia gamma di dati, tra cui testo, immagini, audio, video e persino codice.
Come sottolinea Hassabis:
"Penso che le cose su cui stiamo insistendo di più siano la convergenza delle modalità. [...] Gemini [...] è sempre stato multimodale fin dall'inizio. Prende immagini, video, testo, audio e ora può produrre sempre più anche questi tipi di output. E penso che stiamo ottenendo un'impollinazione incrociata davvero interessante grazie alla multimodalità."
Questo approccio olistico permette ai modelli di acquisire una comprensione del mondo più profonda e sfumata. La capacità di Gemini di elaborare input da diverse modalità e ragionare su di esse rappresenta un cambiamento significativo nel modo in cui l'IA può essere utilizzata nel mondo reale. Lo stack completo di un modello omnimodale comprende sei aree chiave in cui Google sta facendo progressi rapidissimi.
I Sei Pilastri dell'IA di Google per il 2026
Google sta costruendo il suo futuro su sei pilastri tecnologici che, una volta integrati, daranno vita a questa nuova generazione di IA. Analizziamoli uno per uno.
1. Robotica Intelligente con Gemini Robotics
Anche se la robotica è un campo complesso, Google sta recuperando terreno velocemente. Con Gemini Robotics, Google DeepMind ha introdotto una famiglia di modelli avanzati, inclusi Gemini Robotics 1.5 e Gemini Robotics-ER 1.5, progettati per alimentare la prossima generazione di agenti fisici. La vera rivoluzione sta nel fatto che lo stesso modello può essere utilizzato per robot di forme e dimensioni diverse, dagli umanoidi ai bracci robotici, senza bisogno di complessi adattamenti.
Le capacità dimostrate sono impressionanti:
- Generalità: I robot possono adattarsi a nuove situazioni e ambienti non incontrati durante l'addestramento, rispondendo a istruzioni in linguaggio naturale in più lingue.
- Comprensione del contesto: Un robot può utilizzare la posizione GPS per differenziare correttamente i rifiuti secondo le normative locali, o identificare oggetti e ragionare sulle loro relazioni con la scena.
- Ragionamento multi-step: Il robot è in grado di "pensare" passo dopo passo per completare compiti complessi, come riordinare il bucato separando i capi colorati dai bianchi.
- Interazione e adattabilità: Il sistema può percepire i cambiamenti nell'ambiente (ad esempio, se un oggetto viene spostato) e reagire di conseguenza, riprogrammando le sue azioni.
- Destrezza: Gemini Robotics mostra una notevole destrezza in compiti che richiedono precisione motoria, come piegare la carta o riempire un cestino.
2. Immagini che "Pensano": La Rivoluzione di Imagen
La generazione di immagini non è più solo una questione estetica. Con modelli come Imagen e le capacità avanzate di Gemini, Google ha introdotto un livello di ragionamento sofisticato nella creazione di contenuti visivi. Quando gli viene chiesto di creare un'infografica o un'immagine complessa, il modello non si limita a generare un output. Le funzionalità multimodali di Gemini 2.5 e 3 consentono ai sistemi di interpretare layout complessi, comprendere grafici e diagrammi, e generare risposte basate su informazioni visive, un processo che implica un "pensiero" e una progettazione iterativa per raggiungere accuratezza e coerenza. Questa stessa tecnica di ragionamento iterativo verrà presto applicata anche alla generazione di video e ad altre modalità.
3. Video di Nuova Generazione: Oltre la Semplice Generazione
Nel campo della generazione video, Google si posiziona come leader con modelli all'avanguardia come Veo (incluse le versioni Veo 3 e Veo 3.1). Questi sistemi sono in grado di trasformare un singolo prompt testuale o un'immagine in clip video fluide, realistiche e coerenti. Veo 3.1, in particolare, offre un realismo migliorato, una maggiore aderenza ai prompt e l'integrazione di audio e dialoghi nativi, insieme a controlli creativi avanzati come la guida della generazione con immagini di riferimento per la coerenza di personaggio e stile, e la capacità di estendere i video per creare scene più lunghe. Entro il 2026, possiamo aspettarci che la qualità e la lunghezza dei video generati raggiungano livelli oggi inimmaginabili, aprendo nuovi scenari per l'intrattenimento, la creatività e la simulazione. Google sta anche sviluppando "Flow", uno strumento di produzione cinematografica basato sull'IA per la creazione di clip e storie cinematografiche.
4. Interazione in Tempo Reale: La Potenza di Gemini Live
Forse una delle funzionalità più sottovalutate ma rivoluzionarie è Gemini Live. Questa tecnologia combina la comprensione multimodale (audio e video in tempo reale) con capacità di ragionamento istantaneo per assistere gli utenti in compiti pratici.
La famosa demo in cui un utente viene guidato passo dopo passo nel cambio dell'olio della sua auto è l'esempio perfetto. Gemini Live non si limita a fornire istruzioni; vede ciò che l'utente sta facendo tramite la condivisione della fotocamera o dello schermo, ascolta le sue domande e ragiona per dare risposte precise e contestuali, come il tipo di chiave da usare o la coppia di serraggio corretta per un bullone specifico. Consente conversazioni naturali e fluide, con la possibilità di interrompere il modello, fornendo risposte vocali immediate e realistiche. Nel 2026, con una latenza ancora più bassa e un ragionamento più sofisticato, assistenti di questo tipo diventeranno uno strumento quotidiano per milioni di persone.
5. Modelli Mondiali: Creare Universi Interattivi con Genie 3
I modelli mondiali rappresentano una delle frontiere più affascinanti dell'IA. Con Genie 3, annunciato da Google DeepMind nell'agosto 2025, è stato creato un modello in grado di generare mondi virtuali interattivi a partire da un semplice prompt testuale. Non si tratta di video pre-renderizzati, ma di vere e proprie simulazioni esplorabili in tempo reale a 24 fotogrammi al secondo.
Le caratteristiche chiave di Genie 3 includono:
- Memoria del mondo: L'ambiente rimane coerente. Se si disegna su un muro e ci si allontana, il disegno sarà ancora lì quando si tornerà indietro.
- Interattività in tempo reale: L'ambiente reagisce alle azioni dell'utente, permettendo esplorazioni e interazioni per diversi minuti con coerenza visiva.
- Eventi generabili: È possibile aggiungere dinamicamente nuovi elementi al mondo, come personaggi o veicoli, semplicemente con ulteriori prompt testuali.
Le applicazioni sono sconfinate: dal gaming di nuova generazione all'addestramento di agenti robotici in ambienti sicuri (ad esempio, in magazzini virtuali), fino alla simulazione di scenari di emergenza e all'esplorazione di esperienze come sciare o camminare intorno a un lago di montagna. Genie 3 è considerato un passo fondamentale verso l'intelligenza artificiale generale (AGI).
6. Sistemi Agentici: L'IA che Agisce e Collabora
Hassabis ammette che gli agenti IA non sono ancora abbastanza affidabili per compiti complessi, ma è qui che Google sta investendo massicciamente, prevedendo che si avvicineranno alla capacità di gestire autonomamente compiti complessi entro un anno (dal 2025). Un sistema agentico è un'IA progettata non solo per rispondere, ma per agire, pianificare e collaborare al fine di raggiungere un obiettivo.
Google ha già sviluppato o sta sviluppando diversi agenti specializzati e sistemi con capacità agentiche:
- AlphaEvolve: Un agente specializzato nella scoperta algoritmica, in grado di ideare e testare nuovi algoritmi da zero.
- Project Mariner: Un sistema agentico che può gestire attività dispendiose in termini di tempo come la ricerca, la pianificazione e l'inserimento di dati, operando in più browser su macchine virtuali.
- Project Astra: Un agente che utilizza la comprensione multimodale nel mondo reale per fornire assistenza utile.
- Gemini 3: Il modello più intelligente di Google, che offre capacità agentiche migliorate, un migliore utilizzo degli strumenti e la possibilità di eseguire attività simultanee e multi-step, rendendolo ideale per la costruzione di assistenti AI personali più intelligenti.
- Collaboratori Scientifici: Sebbene non sia nominato specificamente "Co-scientist", il lavoro di DeepMind con strumenti come AlphaFold, che predice la struttura delle proteine, dimostra l'impegno nella creazione di IA per la collaborazione scientifica, accelerando scoperte in campi come la biologia e la chimica.
- Agenti per la Sicurezza del Codice e l'Analisi Dati: Con modelli come AlphaCode che scrivono programmi e Gemini che comprende e genera codice, Google sta abilitando agenti per lo sviluppo software e l'automazione dell'analisi dati.
Nel 2026, questi agenti diventeranno più robusti e capaci, trasformando interi settori, dalla ricerca scientifica allo sviluppo software e alla gestione delle attività quotidiane.
Conclusione: Una Visione Integrata per il Futuro
La tabella di marcia di Google per il 2026 è chiara: il futuro dell'intelligenza artificiale non risiede in un singolo modello rivoluzionario, ma nella profonda integrazione di molteplici capacità. La convergenza di robotica, generazione di contenuti, interazione in tempo reale, simulazione di mondi e sistemi agentici darà vita a un'IA che non è solo più intelligente, ma anche più utile, contestuale e integrata nel mondo fisico. Google DeepMind sta costruendo l'intero stack tecnologico, sfruttando la sua leadership in quasi ogni campo per creare sistemi AI che possono ragionare, pianificare e agire autonomamente.
Mentre altre aziende si concentrano su singoli aspetti, Google sta costruendo l'intero stack tecnologico, sfruttando la sua leadership in quasi ogni campo. La visione di Demis Hassabis non è solo una previsione, ma una dichiarazione d'intenti che posiziona Google come l'architetto principale della prossima era dell'intelligenza artificiale.
E tu, cosa ne pensi? Quale di queste innovazioni ti entusiasma di più e credi avrà l'impatto maggiore sulla nostra vita quotidiana? Faccelo sapere nei commenti.
