I dispositivi abilitati dall'intelligenza artificiale sono in grado di apprendere ed eseguire bene una funzione. Il problema è che, spesso, non riescono ad andare oltre a quella: qualsiasi novità manda in crisi il sistema, incapace di sfruttare le skills pregresse in ambiti inediti. Il grande scoglio incontrato dalla AI sta nell'impossibilità di fare tesoro delle conoscenze maturate su campo, facendo leva sulle informazioni acquisite in passato per affrontare problemi nel futuro. Un punto di svolta potrebbe arrivare dalle ultime ricerche di DeepMind, la costola di Google specializzata in intelligenza artificiale. Un programma realizzato dall'azienda sembra capace di rispondere a una vasta gamma di stimoli, agendo su un principio di sequenzialità: quanto si è appreso in un certo argomento diventa utile per districarsi in un argomento successivo, secondo una sensibilità più vicina all'intelligenza umana. Il limite? Nella sua “ecletticità”, il software di DeepMind ha dimostrato una minore efficacia nell'esecuzione di compiti specifici rispetto ai sistemi AI focalizzati su una sola funzione.