Intelligenza Artificiale e Machine Learning sono due locuzioni spesso usate in modo intercambiabile, ma in realtà si tratta di due tecnologie che, sebbene interconnesse, hanno nature e sviluppi differenti.
Oggi tutti i giorni facciamo uso di una combinazione di tutti e due: dai programmi bancari per le transazioni online, ai filtri antispam automatici sui browser e sulla posta elettronica, intelligenza artificiale e machine learning giocano un ruolo importante che influenza le nostre scelte, le nostre attività, spesso semplificando la nostra vita quotidiana.
Qual è la differenza tra Machine Learning e Intelligenza Artificiale?
Volendo semplificare al massimo i due concetti, l’Intelligenza Artificiale è un software che imita il pensiero umano per risolvere problemi e compiere funzioni di difficoltà più o meno complessa, come analizzare, ragionare e imparare, mentre il Machine Learning è un derivato dell’IA, che utilizza algoritmi ricavati da dati di allenamento per estrapolare modelli e sistemi per rendere performanti le operazioni elaborate dall’IA.
Oggi per avere successo in quasi tutti i settori dell’industria e dell’impresa, le compagnie devono trasformare i propri dati in informazioni fruibili dall’IA e dal ML, nell’ottica di automatizzare una serie di processi manuali che coinvolgono dati e processi decisionali.
Incorporando l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico nei sistemi e nei piani strategici d’impresa, le aziende possono trarre numerosi vantaggi in termini di velocità ed efficienza.
Intelligenza Artificiale
Come appena detto, dunque, l’Intelligenza Artificiale è uno strumento che mira a sostituirsi al pensiero all’umano, prendendo decisioni e compiendo azioni che fino a qualche tempo fa erano possibili solo alle abilità cognitive della nostra specie.
In altre parole si tratta di un codice per sistemi informatici programmato esplicitamente per eseguire attività di ragionamento: se le macchine e le attrezzature automatizzate rispondono meccanicamente a una serie di istruzioni impartitegli, quelle dotate di IA imparano dalle circostanze in cui operano, migliorando via via le proprie prestazioni ed efficienza.
Dunque sotto al cappello di Intelligenza Artificiale confluiscono una serie di altre tecnologie che ne discendono più o meno direttamente, tra cui appunto il Machine Learning, il Deep Learning, il Natural Language Processing e la robotica.
Machine Learning
Il Machine Learning è un settore dell’Intelligenza Artificiale che si incentra sull’addestramento di algoritmi di apprendimento automatico basati su un set di dati.
Il ML elabora le informazioni e produce modelli che servono a eseguire attività complesse, dalla generazione di immagini alla catalogazione di insiemi, dalla previsione delle vendite all’analisi dei big data, dalla clusterizzazione dei clienti alla personalizzazione dei prodotti.
Senza accorgercene, oggi usiamo tutti il ML per interagire con l’IA: quando chiediamo un consiglio video a una piattaforma di streaming, ad esempio, quando interagiamo con le chatbox di siti e aziende, oppure quando utilizziamo gli assistenti virtuali per qualsiasi tipo di necessità, come pianificare un evento in calendario o riprodurre una canzone specifica.
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Reti neurali
Scendendo ancora più in profondità, dal Machine Learning si passa al cosiddetto Deep Learning, un metodo avanzato di apprendimento automatico che usa grandi reti neurali, simili nel funzionamento a quelle del cervello umano, per analizzare i dati e insight da cui impara a individuare sistemi complessi e a creare previsioni indipendenti dalle informazioni immesse dall’umano.
I nodi interconnessi, versioni artificiali dei neuroni biologici, formano una struttura stratificata, adattabile e adattiva, capace di imparare dai propri errori e in grado di un automiglioramento continuo.
Le reti neurali sono alla base di servizi ormai diffusissimi, come i sintetizzatori di testi, i sensori che riconoscono i volti o le impronte digitali, i comparatori di immagini, l’assistenza vocale, la classificazione automatica, e così via.
Il deep learning e le reti neurali stanno cambiando moltissimi aspetti della vita quotidiana e sociale. Grazie a questi strumenti la diagnostica medica ha subito una forte accelerazione, così come il settore del marketing, sempre più targettizzato e tagliato su misura dell’utente, ma anche il comparto della finanza, dove è utilizzato per la previsione e l’elaborazione di strumenti finanziari, o quello dell’energia, per gestire al meglio il mix energetico.
