Differenza tra apprendimento automatico e intelligenza artificiale (AI)

Alcune parole sono usate frequentemente ma con significati diversi nel campo della tecnologia. Esempi tipici sono l’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML). Sebbene siano correlati, non sono la stessa cosa. Il seguente articolo esaminerà le differenze tra AI e ML, i loro usi e il loro futuro.

Cos’è l’intelligenza artificiale (AI)?

L'intelligenza artificiale (AI) è una branca dell'informatica e dell'ingegneria che si concentra sulla creazione di macchine in grado di apprendere, risolvere problemi, prendere decisioni e tutte le altre funzioni tradizionalmente svolte dall'intelligenza umana.

Nella sua forma più semplice, l’intelligenza artificiale si riferisce alla capacità delle macchine di pensare e comportarsi come gli esseri umani. Grandi quantità di dati devono essere elaborate dai sistemi di intelligenza artificiale per trovare modelli e intuizioni che le persone potrebbero non vedere immediatamente. Questi sistemi possono quindi prendere decisioni, trovare soluzioni a problemi o eseguire operazioni utilizzando la conoscenza acquisita.

Sin dagli anni ’50 si discute di intelligenza artificiale (AI). Tuttavia, i recenti sviluppi nella potenza di elaborazione, nei big data e nelle tecniche di machine learning hanno alzato il livello dell’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale è già una componente necessaria della nostra vita quotidiana, poiché alimenta molte applicazioni tra cui assistenti virtuali, sistemi di raccomandazione e veicoli senza conducente. E in futuro, l’intelligenza artificiale probabilmente penetrerà in molti altri ambiti della vita.

Che cos'è l'apprendimento automatico (ML)?

Costruire metodi e modelli che consentano ai computer di apprendere dall'esperienza e migliorare nel tempo senza una programmazione esplicita è il fulcro del Machine Learning (ML), un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale. In altre parole, è una tecnica per insegnare ai computer come eseguire compiti specifici fornendo loro dati e lasciando che imparino da tali dati.

L'analisi predittiva, l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento di immagini e audio e altri campi possono tutti trarre vantaggio dalle capacità di rilevamento automatico dei modelli e di apprendimento degli algoritmi di Machine Learning (ML).

L’apprendimento automatico può essere suddiviso in 3 tipologie: apprendimento per rinforzo, apprendimento non supervisionato e apprendimento supervisionato. Nell'apprendimento supervisionato, il computer viene istruito utilizzando un set di dati che è stato etichettato con l'output di ciascun input. Apprendendo la correlazione tra le variabili di input e di output utilizzando questi dati etichettati, il computer può prevedere l'output per nuovi input.

L’apprendimento non supervisionato richiede che i computer riconoscano da soli modelli e relazioni dopo aver ricevuto un set di dati senza etichetta. Ultimo ma non meno importante, nell’apprendimento per rinforzo, i computer apprendono nuove abilità interagendo con l’ambiente circostante e ricevendo feedback sotto forma di ricompense o punizioni per comportamenti specifici.

Le macchine possono apprendere dai dati e fare previsioni o scelte utilizzando una varietà di approcci e algoritmi, che sono inclusi nel tema più ampio del Machine Learning. Allo stesso modo, il Deep Learning è un ramo del Machine Learning che richiede che le reti neurali artificiali siano esposte a enormi volumi di dati per addestrarle a riconoscere modelli e fare previsioni. Pertanto, il Deep Learning è un tipo di Machine Learning altamente sofisticato e specializzato che utilizza reti neurali artificiali multistrato per comprendere modelli e relazioni complessi nei dati.

Differenze chiave tra AI e ML

Sebbene l’intelligenza artificiale e il machine learning siano strettamente correlati, ci sono alcune caratteristiche importanti che li distinguono l’uno dall’altro. Ecco alcune differenze chiave tra AI e ML:

Limite

Il campo dell’intelligenza artificiale è vasto e comprende molte tecniche diverse, incluso il machine learning. Al contrario, il machine learning è un ramo dell’intelligenza artificiale che si concentra sull’uso di modelli e algoritmi statistici per aiutare i computer ad apprendere dai dati e fare previsioni o scelte.

Approccio

Progettare algoritmi che imitano il processo decisionale e la percezione umana è una strategia di intelligenza artificiale popolare. Al contrario, l’obiettivo principale del ML è addestrare algoritmi sui dati per trovare associazioni e modelli che possono essere utilizzati per fare previsioni o scelte.

Requisiti dei dati

Utilizzando regole ed euristiche preprogrammate, è possibile creare algoritmi di intelligenza artificiale per funzionare con piccoli set di dati o addirittura senza dati. Al contrario, è necessario utilizzare set di dati di grandi dimensioni per addestrare gli algoritmi ML a trovare modelli e associazioni.

Flessibilità

Sebbene gli algoritmi di intelligenza artificiale possano essere progettati per risolvere una varietà di compiti, spesso sono adattati per scopi specifici. D’altro canto, gli algoritmi ML sono spesso più adattabili e possono essere utilizzati per risolvere una varietà di problemi e sfide.

Partecipazione umana

L’intelligenza artificiale spesso implica la creazione di algoritmi in grado di integrare o sostituire le capacità umane o i processi decisionali. D’altro canto, il machine learning viene spesso applicato per automatizzare processi ripetitivi o supportare il processo decisionale umano.

Concentrandosi sulla simulazione del processo decisionale e della cognizione umana, l'intelligenza artificiale è un campo più ampio che include molti approcci diversi, incluso il machine learning. Al contrario, l’obiettivo del Machine Learning è consentire ai computer di apprendere dai dati e fare previsioni o decisioni.

Applicazioni di AI e ML

AI e ML sono utilizzati in molte applicazioni come:

1. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): gli usi includono chatbot, analisi dei sentimenti, riconoscimento vocale e traduzione linguistica.
2. Il rilevamento delle frodi, la gestione del rischio e l'ottimizzazione del portafoglio sono applicazioni nel settore finanziario.
3. Sistema di raccomandazione: gli esempi includono la raccomandazione di libri e film, nonché di prodotti.
4. Il riconoscimento facciale, il rilevamento di oggetti e il riconoscimento delle scene sono solo alcune delle applicazioni della tecnologia di riconoscimento di immagini e video AI.
5. Le auto a guida autonoma e i droni sono due esempi di veicoli autonomi utilizzati.
6. La diagnosi e la pianificazione del trattamento, la ricerca di nuovi farmaci e il monitoraggio dei pazienti sono applicazioni nel settore sanitario.

Il potenziale dell’intelligenza artificiale e del machine learning di apportare cambiamenti trasformativi in ​​vari settori sta diventando sempre più evidente man mano che le loro applicazioni diventano più diversificate e complesse. Queste tecnologie sono posizionate per avere un profondo impatto sul futuro delle industrie consentendo alle aziende e alle organizzazioni di semplificare le proprie operazioni, ridurre i costi e prendere decisioni migliori.

Vantaggi e limiti dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico

Due delle tecnologie più interessanti e promettenti oggi sono l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico. Hanno il potere di cambiare molti aspetti della nostra vita, comprese le nostre relazioni reciproche, le persone e gli ambienti che ci circondano e il modo in cui lavoriamo e impariamo. Sebbene l’intelligenza artificiale e il machine learning presentino molti vantaggi, ci sono anche importanti questioni etiche che devono essere prese in considerazione.

Ad esempio, ci sono preoccupazioni su come l’intelligenza artificiale potrebbe influenzare l’occupazione e l’economia. È inoltre importante garantire che le nuove tecnologie siano create e utilizzate in modo da rispettare l'autonomia e la privacy delle persone.

Due tecnologie che stanno cambiando molti aspetti della vita, AI e ML, anche se separate ma correlate tra loro. Sebbene il machine learning sia una tecnologia specifica utilizzata nel campo dell’intelligenza artificiale, l’intelligenza artificiale è anche un campo vasto che incorpora molte altre tecnologie.

Sia l’intelligenza artificiale che il machine learning sono destinate a cambiare molti settori nei prossimi anni. Hanno molte applicazioni in settori tra cui sanità, banche e trasporti. Presentano anche importanti sfide sociali ed etiche che, come con qualsiasi nuova tecnologia, devono essere affrontate.