Cosè lapprendimento automatico? Cosè lapprendimento profondo? La differenza tra AI, machine learning e deep learning

Negli ultimi anni, con l’esplosione della rivoluzione industriale 4.0 , termini come intelligenza artificiale (AI), machine learning e deep learning stanno progressivamente prendendo piede e diventano concetti che i cittadini dell’era 4.0 devono cogliere.

La relazione tra questi tre concetti può essere spiegata immaginandoli come cerchi, in cui l'intelligenza artificiale - l'idea apparsa per prima - è il cerchio più grande, seguita dal machine learning - il concetto apparso più tardi, e infine dal deep learning - che sta guidando l'attuale boom dell'intelligenza artificiale - è il cerchio più piccolo.

La connessione tra AI, machine learning e deep learning

Costruire un sistema di intelligenza artificiale è ovviamente estremamente complicato, ma capirlo non è così difficile. La maggior parte delle intelligenze artificiali attuali sono semplicemente ottime macchine per indovinare (macchine per indovinare, simili al nostro cervello). Fornisci al sistema una serie di dati (come le cifre da 1 a 10) e chiedi al sistema di modellare (x + 1, partendo da 0) e fare previsioni. (Il prossimo numero sarà undici). Non esiste alcuna magia, questo è ciò che fa ogni giorno il cervello umano: utilizzare ciò che sappiamo per indovinare ciò che non sappiamo.

Ciò che rende l’intelligenza artificiale diversa dagli altri programmi per computer è che invece di dover creare programmi specifici per ogni caso, possiamo insegnare completamente l’intelligenza artificiale (apprendimento automatico) e ha anche la capacità di apprendimento profondo automatico. Questi tre concetti possono essere sostanzialmente definiti come segue:

Intelligenza artificiale (AI): una macchina in grado di imitare il comportamento e il pensiero umano.

Apprendimento automatico: una funzionalità dell'intelligenza artificiale che consente agli esperti di addestrare l'intelligenza artificiale a riconoscere modelli di dati e fare previsioni.

Apprendimento profondo: una piccola tecnica di apprendimento automatico che consente alle macchine di addestrarsi da sole.

La relazione tra AI, machine learning e deep learning

• Cos'è l'intelligenza artificiale?
  • Intelligenza artificiale: il cervello umano sotto forma di macchina
• Cos'è l'apprendimento automatico?
  • Machine learning: un approccio all'intelligenza artificiale
• Cos'è l'apprendimento profondo?
  • Deep learning: una tecnica di machine learning
• Concludere

Cos'è l'intelligenza artificiale?

Intelligenza artificiale: il cervello umano sotto forma di macchina

L’intelligenza artificiale può essere definita come una branca dell’informatica che si occupa dell’automazione del comportamento intelligente. L’intelligenza artificiale fa parte dell’informatica e pertanto deve basarsi su principi teorici solidi e applicabili al settore. In parole povere, è facile da capire: è l'intelligenza delle macchine create dall'uomo. Questa intelligenza può pensare, pensare, imparare,... come l'intelligenza umana. Elaborare i dati a un livello più ampio, più scalato, sistematico, scientifico e più veloce rispetto agli esseri umani.

Tuttavia, attualmente, la tecnologia AI presenta ancora molti limiti. Ad esempio , Alexa , una grande governante, uno dei simboli più popolari delle applicazioni di intelligenza artificiale, ma che ancora non riesce a superare il test di Turing.

In breve, ciò che facciamo oggi con l’intelligenza artificiale rientra nel concetto di “IA ristretta”. Questa tecnologia è in grado di svolgere compiti specifici in modo simile o migliore degli esseri umani. Esempi di "IA ristretta" nella pratica includono la tecnologia di classificazione delle immagini di Pinterest o il riconoscimento facciale per taggare gli amici su Facebook .

Queste tecnologie dimostrano alcuni aspetti dell’intelligenza umana, ma come si ottengono? Da dove viene questa saggezza? Veniamo al cerchio successivo: l'apprendimento automatico.

Cos'è l'apprendimento automatico?

Machine learning: un approccio all'intelligenza artificiale

Machine Learning è un termine ampio per indicare l'atto di insegnare a un computer a migliorare un compito che sta eseguendo. Più specificamente, l'apprendimento automatico si riferisce a qualsiasi sistema in cui le prestazioni di un computer in un'attività migliorano dopo aver completato l'attività più volte. O in altre parole, la capacità più basilare dell’apprendimento automatico è quella di utilizzare algoritmi per analizzare le informazioni disponibili, imparare da esse e quindi prendere una decisione o una previsione su qualcosa di correlato. Invece di creare software con azioni e istruzioni dettagliate per eseguire un compito specifico, i computer vengono "addestrati" utilizzando dati e algoritmi per imparare come eseguire il compito.

Senza l’apprendimento automatico, l’attuale intelligenza artificiale sarebbe piuttosto limitata perché dà ai computer il potere di capire le cose senza essere esplicitamente programmati. Per un esempio di un tipo di apprendimento automatico, supponiamo che tu voglia un programma in grado di identificare i gatti nelle foto:

• Innanzitutto, fornisci all'intelligenza artificiale una serie di caratteristiche del gatto che la macchina può riconoscere, come il colore della pelliccia, la forma del corpo, le dimensioni, ecc.
• Successivamente, fornisci alcune immagini all'intelligenza artificiale, dove alcune o tutte le immagini possono essere etichettate "gatto" in modo che la macchina possa individuare in modo più efficace dettagli e caratteristiche relative ai gatti.
• Una volta che la macchina ha ricevuto tutti i dati necessari sui gatti, deve sapere come trovare un gatto in un'immagine: "Se l'immagine contiene determinati dettagli X, Y o Z, allora c'è una probabilità del 95% che forse è un gatto". ."

In generale, l’applicazione dell’apprendimento automatico oggi è estremamente popolare e la sua utilità è fuori discussione.

Cos'è l'apprendimento profondo?

Deep learning: una tecnica di machine learning

Si può dire che fino ad oggi l’intelligenza artificiale ha fatto molti grandi progressi. Consideralo come un tipo di apprendimento automatico con " reti neurali " profonde in grado di elaborare i dati nello stesso modo in cui può farlo un cervello umano. La differenza principale qui è che gli esseri umani non dovranno insegnare a un programma di deep learning come appare un gatto, ma semplicemente fornirgli tutte le immagini necessarie dei gatti e lui lo capirà da solo, autoapprendendo. I passaggi da eseguire sono i seguenti:

• Dai alla macchina molte foto di gatti.
• L'algoritmo esaminerà le foto per vedere caratteristiche e dettagli comuni tra le foto.
• Ogni foto verrà decodificata in dettaglio a molti livelli, dalle forme grandi e generali alle celle sempre più piccole. Se una forma o una linea viene ripetuta molte volte, l'algoritmo la etichetterà come una caratteristica importante.
• Dopo aver analizzato un numero sufficiente di immagini, l’algoritmo ora sa quali campioni forniscono la prova più chiara della presenza di gatti e tutto ciò che l’essere umano deve fare è fornire i dati grezzi.

In breve: il deep learning è un tipo di machine learning in cui la macchina si addestra da sola. Il deep learning richiede molti più dati di input e potenza di calcolo rispetto al machine learning, ma ha iniziato a essere implementato da grandi aziende tecnologiche come Facebook e Amazon. Tra questi, uno dei nomi più famosi dell'apprendimento automatico è AlphaGo, un computer che può giocare a Go contro se stesso finché non riesce a prevedere le mosse più precise abbastanza da battere molti campioni del mondo.

Concludere

Il deep learning ha consentito l’applicazione di molti problemi delle macchine del mondo reale, espandendo al contempo il campo complessivo dell’intelligenza artificiale. Il deep learning sconvolge il modo in cui gli esseri umani lavorano, rendendo possibile il funzionamento di tutti i tipi di macchine assistive, simili o identiche a quelle umane. Auto senza conducente, migliore assistenza sanitaria... Tutto questo si realizza al giorno d'oggi. L’intelligenza artificiale è il presente e il futuro del mondo. Con l’aiuto del deep learning, l’intelligenza artificiale può realizzare i sogni fantascientifici che abbiamo immaginato per così tanto tempo.

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