Apprendimento automatico vs intelligenza artificiale: differenze chiave

È molto comune sentire i termini “machine learning” e “intelligenza artificiale” gettati nel contesto sbagliato. È un errore facile da commettere, poiché si tratta di due concetti separati ma simili e strettamente correlati. Detto questo, è importante notare che l’apprendimento automatico, o ML, è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale, o AI. 

Per comprendere meglio questi due concetti, definiamo prima ciascuno di essi: 

• Intelligenza artificiale (AI): L’intelligenza artificiale è qualsiasi software o processo progettato per imitare il pensiero umano ed elaborare le informazioni. L’intelligenza artificiale comprende un’ampia gamma di tecnologie e campi come la visione artificiale, l’elaborazione del linguaggio naturale (PNL), i veicoli autonomi, la robotica e, infine, l’apprendimento automatico. L’intelligenza artificiale consente ai dispositivi di apprendere e identificare informazioni per risolvere problemi ed estrarre approfondimenti. 
• Apprendimento automatico (ML): L'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale ed è una tecnica che prevede l'insegnamento ai dispositivi per apprendere le informazioni fornite a un set di dati senza interferenze umane. Gli algoritmi di machine learning possono apprendere dai dati nel tempo, migliorando l'accuratezza e l'efficienza del modello complessivo di machine learning. Un altro modo di vederlo è che l'apprendimento automatico è il processo che l'IA subisce quando esegue le funzioni dell'IA. 

Aspetti chiave dell'intelligenza artificiale

Nel corso degli anni sono emerse molte definizioni di intelligenza artificiale, motivo per cui può sembrare alquanto complicato o confuso. Ma nella sua forma più semplice, l'intelligenza artificiale è un campo che combina l'informatica e solidi set di dati per ottenere un'efficace risoluzione dei problemi. 

Il campo odierno dell'intelligenza artificiale include sottocampi come l'apprendimento automatico e il deep learning, che coinvolgono algoritmi di intelligenza artificiale che effettuano previsioni o classificazioni basate su dati di input. 

L'intelligenza artificiale a volte è suddivisa in diversi tipi, come l'IA debole o l'IA forte. L'IA debole, nota anche come Narrow AI o Artificial Narrow Intelligence (ANI), è un'IA che è stata addestrata per eseguire compiti specifici. È la forma più evidente di intelligenza artificiale nella nostra vita quotidiana, abilitando applicazioni come Siri di Apple e veicoli autonomi. 

L'intelligenza artificiale forte è costituita da Intelligenza Generale Artificiale (AGI) e Super Intelligenza Artificiale (ASI). AGI è solo teorico a questo punto e si riferisce a una macchina con intelligenza pari a quella umana. AGI sarebbe consapevole di sé e in grado di risolvere problemi altamente complessi, imparare e pianificare il futuro. Andando ancora oltre, l'ASI supererebbe l'intelligenza e l'abilità umana. 

Uno dei modi per comprendere l'IA è esaminare alcune delle sue varie applicazioni, che includono: 

• Riconoscimento vocale: L'intelligenza artificiale è la chiave di molte tecnologie di riconoscimento vocale. Chiamato anche riconoscimento vocale del computer o sintesi vocale, si basa sulla PNL per tradurre il linguaggio umano in formato scritto. 
• Visione computerizzata: L'intelligenza artificiale consente ai computer di estrarre informazioni da immagini digitali, video e altri input visivi. La visione artificiale viene utilizzata per l'etichettatura di foto, l'imaging sanitario, le auto autonome e molto altro. 
• Servizio Clienti: L'intelligenza artificiale alimenta i chatbot in tutto il settore del servizio clienti, cambiando il rapporto tra le aziende e i loro clienti. 
• Intercettazione di una frode: Gli istituti finanziari utilizzano l'intelligenza artificiale per individuare transazioni sospette. 

Aspetti chiave dell'apprendimento automatico 

Gli algoritmi di apprendimento automatico si basano su dati strutturati per fare previsioni. I dati strutturati sono dati etichettati, organizzati e definiti con caratteristiche specifiche. L'apprendimento automatico di solito richiede che questi dati siano pre-elaborati e organizzati, altrimenti verrebbero rilevati da algoritmi di deep learning, che è ancora un altro sottocampo dell'intelligenza artificiale. 

Quando esaminiamo il concetto più ampio di apprendimento automatico, diventa subito evidente che si tratta di uno strumento di grande valore per le aziende di tutte le dimensioni. Ciò è dovuto in gran parte all'enorme quantità di dati a disposizione delle organizzazioni. I modelli di machine learning elaborano i dati e identificano modelli che migliorano il processo decisionale aziendale a tutti i livelli e questi modelli si aggiornano da soli e migliorano ogni volta la loro accuratezza analitica. 

L'apprendimento automatico consiste in alcune tecniche diverse, ognuna delle quali funziona in modo diverso: 

• Apprendimento supervisionato: I dati etichettati "supervisionano" gli algoritmi e li addestrano a classificare i dati e prevedere i risultati. 
• Apprendimento senza supervisione: Una tecnica di apprendimento automatico che utilizza dati senza etichetta. I modelli di apprendimento senza supervisione possono analizzare i dati e scoprire modelli senza l'intervento umano. 
• Insegnamento rafforzativo: Questa tecnica addestra i modelli a prendere una sequenza di decisioni e si basa su un sistema di ricompensa/punizione. 

Differenza nelle competenze AI/ML

Ora che abbiamo separato i due concetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, probabilmente avrai intuito che ognuno richiede un diverso insieme di competenze. Per le persone che desiderano essere coinvolte con AI o ML, è importante riconoscere ciò che è richiesto per ciascuno. 

Quando si tratta di intelligenza artificiale, il set di competenze tende ad essere più teorico piuttosto che tecnico, mentre l'apprendimento automatico richiede competenze altamente tecniche. Detto questo, c'è qualche crossover tra i due. 

Diamo prima un'occhiata alle principali competenze richieste per l'intelligenza artificiale: 

• Scienza dei dati: Un campo multidisciplinare incentrato sull'utilizzo dei dati per ricavare approfondimenti, le competenze di scienza dei dati sono fondamentali per l'IA. Possono includere qualsiasi cosa, dalla programmazione alla matematica, e aiutano i data scientist a utilizzare tecniche come la modellazione statistica e la visualizzazione dei dati. 
• Robotica: L'intelligenza artificiale fornisce ai robot la visione artificiale per aiutarli a navigare e percepire i loro ambienti. 
• Etica: Chiunque sia coinvolto nell'intelligenza artificiale deve essere esperto in tutte le implicazioni etiche di tale tecnologia. L'etica è una delle preoccupazioni principali per quanto riguarda l'implementazione dei sistemi di intelligenza artificiale. 
• Conoscenza del dominio: Conoscendo il dominio, capirai meglio il settore. Ti aiuterà anche a sviluppare tecnologie innovative per affrontare sfide e rischi specifici, supportando meglio la tua attività. 
• Machine Learning: Per comprendere veramente l'intelligenza artificiale e applicarla nel miglior modo possibile, dovresti avere una solida conoscenza dell'apprendimento automatico. Anche se potresti non aver bisogno di conoscere ogni singolo aspetto tecnico dello sviluppo del machine learning, dovresti conoscerne gli aspetti fondamentali. 

Quando guardiamo all'apprendimento automatico, le competenze tendono a diventare molto più tecniche. Detto questo, sarebbe vantaggioso per chiunque cerchi di essere coinvolto con AI o ML per conoscere il maggior numero possibile di questi:

• Programmazione: Ogni professionista del machine learning deve essere esperto in linguaggi di programmazione come Java, R, Python, C++ e Javascript. 
• Matematica: I professionisti del machine learning lavorano a lungo con algoritmi e matematica applicata, motivo per cui dovrebbero avere forti capacità analitiche e di risoluzione dei problemi, abbinate a conoscenze matematiche. 
• Architettura della rete neurale: Le reti neurali sono fondamentali per il deep learning, che è un sottoinsieme del machine learning. Gli esperti di ML hanno una profonda conoscenza di queste reti neurali e di come possono essere applicate in tutti i settori. 
• Big Data: Una parte importante dell'apprendimento automatico sono i big data, in cui questi modelli analizzano enormi set di dati per identificare modelli e fare previsioni. I big data si riferiscono all'estrazione, alla gestione e all'analisi efficiente di enormi quantità di dati. 
• Calcolo distribuito: Un ramo dell'informatica, il calcolo distribuito è un'altra parte importante dell'apprendimento automatico. Si riferisce a sistemi distribuiti i cui componenti si trovano su vari computer in rete, che coordinano le loro azioni scambiandosi comunicazioni. 

Queste sono solo alcune delle competenze di intelligenza artificiale e ML che dovrebbero essere acquisite da chiunque desideri essere coinvolto nei campi. Detto questo, qualsiasi leader aziendale trarrebbe grandi benefici dall'apprendere queste abilità, in quanto li aiuterebbe ad avere una migliore comprensione dei propri progetti di intelligenza artificiale. E una delle principali chiavi del successo per qualsiasi progetto di intelligenza artificiale è un team di leader competente che capisca cosa sta accadendo.

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