Intelligenza artificiale e Machine Learning: quali sono le differenze principali?

Intelligenza artificiale (AI) e Machine Learning (ML) sono innovazioni che hanno fatto molto parlare di sé negli ultimi tempi nel mondo della tecnologia. E per validi motivi. Consentono alle aziende di semplificare i processi di lavoro e identificare modelli nei dati per fare scelte aziendali più intelligenti. Stanno facendo progressi in quasi tutti i settori, aiutando a lavorare in modo più efficiente; e stanno diventando strumenti fondamentali per le aziende al fine di mantenere un vantaggio competitivo.

L’interesse per queste tecnologie e la domanda di professionisti esperti in esse stanno esplodendo. Questo notevole sviluppo sta introducendo opportunità significative e sfide per le organizzazioni. L’intelligenza artificiale e il machine learning, che un tempo erano fantascienza, stanno diventando norma nelle aziende di oggi.

In questo articolo esploriamo da vicino le differenze tra AI e ML. Le opportunità, le sfide e il come queste innovazioni sono destinate a diventare familiari nei prossimi anni.

 

Intelligenza artificiale a confronto con Machine Learning: una comprensione di base

 

Intelligenza artificiale (AI):

 

L’intelligenza artificiale è un campo dell’informatica che fa sì che un computer mimi l’intelligenza umana. I sistemi di intelligenza artificiale non devono essere pre-personalizzati: utilizzano algoritmi specializzati che possono funzionare con intelligenza autonoma. Include algoritmi di apprendimento automatico come ad esempio algoritmi di sostegno e reti neurali. L’intelligenza artificiale viene utilizzata in molte aree del nostro mondo: assistenti vocali (Siri, Google Assistant, Alexa), chatbot, giochi di scacchi e così via.

In termini di capacità, l’AI può essere classificata in tre branche: AI debole, AI generica e AI forte. In questo momento, abbiamo a che fare con l’AI debole e generica. Il futuro è l’AI forte, che ci si aspetta sia più intelligente delle persone.

 

Machine Learning (ML):

Il Machine Learning consente a un computer di fare scelte più intelligenti basate su previsioni o fare delle scelte utilizzando lo storico delle informazioni senza essere programmato in modo specifico. Il Machine Learning utilizza un’enorme quantità di dati strutturati e semi-strutturati in modo che un modello di apprendimento automatico possa produrre risultati accurati o fornire previsioni basate su tali informazioni.

Il Machine Learning utilizza di norma algoritmi che apprendono da soli tramite informazioni storiche. Esso funziona tuttavia solo per domini specifici. Se ad esempio stiamo creando un modello di apprendimento automatico per identificare le immagini dei gatti, esso darà risultati solo per le immagini dei gatti, e se inseriamo altri dati come immagini di cani esso diventerà inservibile. Il Machine Learning viene utilizzato in questo modo per diversi scopi nel mondo reale: i sistemi di suggerimento automatico, i motori di ricerca di Google, i filtri antispam per le email, i suggerimenti automatici di Facebook e così via.

 

Applicazioni di Intelligenza Artificiale e Machine Learning

Applicazioni dell’AI

 

Robotica avanzata

Un moderno robot progettato con robotica avanzata è un esempio efficace dell’AI in azione. I robot moderni possono monitorare la propria precisione e le proprie prestazioni e rilevare o identificare la necessità di intervento esterno che eviti lunghi tempi di inattività. Questi robot possono anche agire in un ambiente nuovo o sconosciuto senza dover configurare tutto manualmente.

 

Assistenti virtuali

Un altro esempio dell’AI sono gli strumenti di assistenza virtuale che servono da mezzi di comunicazione tra AI e umani. Gli assistenti virtuali più noti sono Google Home di Google, Siri di Apple, Alexa di Amazon e Cortana di Microsoft. Questi assistenti virtuali consentono agli utenti di sfogliare le informazioni online, prenotare appuntamenti, aggiungere eventi ai propri calendari, rispondere a domande, pianificare riunioni, inviare messaggi e così via.

 

Applicazioni di ML:

 

Consigli sui prodotti online

La maggior parte dei siti web aziendali dispone di strumenti di apprendimento automatico che forniscono suggerimenti su vari prodotti in base a dati storici come ad esempio la cronologia delle ricerche precedenti o la cronologia di navigazione. Se in precedenza hai cercato libri online e ne hai acquistato uno, quando visiti di nuovo quella pagina dopo un lasso di tempo specifico la pagina di destinazione di quel sito web ti mostrerà un elenco di libri all’interno di un segmento simile. Allo stesso modo, i consigli dipendono da ciò che ti è piaciuto, hai aggiunto al carrello e altre pratiche correlate.

 

Filtri email e antimalware

Lo spam e il malware si sono trasformati in un’immensa minaccia alla sicurezza per gli utenti online. Oggigiorno la maggior parte dei provider di servizi di posta elettronica utilizza strumenti di apprendimento automatico per rilevare e filtrare automaticamente lo spam e i messaggi di phishing. I filtri antispam di Gmail e Yahoo fanno qualcosa di più del semplice controllo dello spam utilizzando regole preesistenti. Creano da soli nuove regole in base a ciò che hanno appreso man mano che acquisiscono esperienza nelle operazioni di filtraggio dello spam.

 

Cosa aspettarsi in futuro da AI e ML?

I progressi compiuti dagli esperti nel campo dell’intelligenza artificiale e del Machine Learning stanno accelerando, ponendosi in grado di risolvere problemi sempre più difficili meglio di quanto possano fare gli umani.

Questo implica che l’intelligenza artificiale e il Machine Learning stanno cambiando più rapidamente di quanto la loro storia possa essere scritta: le aspettative sul loro futuro diventano obsolete con la stessa rapidità con cui vengono scritte. Chi crede che questo progresso procederà rapidamente si concentra sull’AI forte, a prescindere dal se sia utile per l’umanità. Questi sottolineano i vantaggi di metodologie predittive di ML più intelligenti basate su dati storici e sull’estrazione di funzionalità che potrebbero salvare vite evitando gli incidenti di oggi; gli altri sottolineano invece il rischio di una super-intelligenza.

Dato il fortissimo sviluppo di entrambe queste innovazioni, una cosa è inevitabile: ci aspetta un viaggio sulle montagne russe pieno di progressi tecnologici nei campi del Machine Learning e dell’intelligenza artificiale che apriranno la strada ad altri progetti straordinari in futuro.

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