Apprendimento automatico vs Intelligenza artificiale: differenze chiave

È molto comune sentire i termini “apprendimento automatico” e “intelligenza artificiale” usati nel contesto sbagliato. È un errore facile da fare, poiché sono due concetti separati ma simili che sono strettamente legati. Con ciò detto, è importante notare che l’apprendimento automatico, o ML, è un subset dell’intelligenza artificiale, o AI.

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

• Intelligenza artificiale (AI): L’AI è qualsiasi software o processo progettato per mimare il pensiero umano e processare le informazioni. L’AI include una vasta gamma di tecnologie e campi come la visione artificiale, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), i veicoli autonomi, la robotica e, infine, l’apprendimento automatico. L’AI consente ai dispositivi di apprendere e identificare le informazioni per risolvere problemi e estrarre informazioni. 
• Apprendimento automatico (ML): L’apprendimento automatico è un subset dell’AI e si tratta di una tecnica che coinvolge l’insegnamento ai dispositivi a imparare le informazioni fornite in un set di dati senza interferenza umana. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono imparare dai dati nel tempo, migliorando l’accuratezza e l’efficienza del modello di apprendimento automatico complessivo. Un altro modo di guardare è che l’apprendimento automatico è il processo che l’AI subisce quando esegue funzioni di AI. 

Aspetti chiave dell’Intelligenza artificiale

Molte definizioni di intelligenza artificiale sono apparse nel corso degli anni, il che è una delle ragioni per cui può sembrare un po’ complicata o confusa. Ma nella sua forma più semplice, l’AI è un campo che combina la scienza informatica e set di dati robusti per raggiungere un’efficace risoluzione dei problemi.

Il campo attuale di intelligenza artificiale include sottocampi come l’apprendimento automatico e il deep learning, che coinvolgono algoritmi di AI che fanno previsioni o classificazioni in base ai dati di input.

L’AI è talvolta suddivisa in diversi tipi, come l’AI debole o l’AI forte. L’AI debole, che è anche chiamata AI ristretta o Intelligenza artificiale ristretta (ANI), è un’AI che è stata addestrata per eseguire compiti specifici. È la forma più evidente di AI nella nostra vita quotidiana, che consente applicazioni come Siri di Apple e veicoli autonomi.

L’AI forte consiste nell’Intelligenza artificiale generale (AGI) e nell’Intelligenza artificiale superiore (ASI). L’AGI è attualmente solo teorica e si riferisce a una macchina che ha un’intelligenza pari a quella umana. L’AGI sarebbe autoconsapevole e in grado di risolvere problemi complessi, imparare e pianificare per il futuro. Portando le cose ancora più avanti, l’ASI supererebbe l’intelligenza e la capacità umana.

Un modo per capire l’AI è guardare alcune delle sue applicazioni, che includono:

• Riconoscimento vocale: L’AI è la chiave per molte tecnologie di riconoscimento vocale. Chiamato anche riconoscimento vocale del computer o speech-to-text, si basa sull’NLP per tradurre la parlata umana in formato scritto. 
• Visione artificiale: L’AI consente ai computer di estrarre informazioni da immagini digitali, video e altri input visivi. La visione artificiale viene utilizzata per il photo tagging, l’imaging sanitario, le auto autonome e molto altro. 
• Servizio clienti: L’AI alimenta i chatbot in tutto il settore del servizio clienti, cambiando la relazione tra le aziende e i loro clienti. 
• Rilevamento frodi: Le istituzioni finanziarie utilizzano l’AI per rilevare 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 richiede generalmente che questi dati siano pre-elaborati e organizzati, altrimenti verrebbero presi in carico dagli algoritmi di deep learning, che è un altro sottocampo dell’AI.

Quando guardiamo al concetto più ampio di apprendimento automatico, diventa rapidamente evidente che è uno strumento molto prezioso per le aziende di tutte le dimensioni. Ciò è dovuto in gran parte alla grande quantità di dati disponibili per le organizzazioni. I modelli di apprendimento automatico elaborano i dati e identificano modelli che migliorano la presa di decisioni aziendali a tutti i livelli, e questi modelli si aggiornano da soli e migliorano la loro accuratezza analitica ogni volta.

L’apprendimento automatico consiste in diverse tecniche, 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 non supervisionato: Una tecnica di apprendimento automatico che utilizza dati non etichettati. I modelli di apprendimento non supervisionato possono analizzare i dati e scoprire modelli senza intervento umano. 
• Apprendimento per rinforzo: Questa tecnica addestra i modelli a prendere una serie 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, avrai probabilmente capito che ciascuno richiede un set di competenze diverso. Per le persone che desiderano impegnarsi con l’AI o l’ML, è importante riconoscere cosa è richiesto per ciascuno.

Quando si tratta di AI, il set di competenze tende a essere più teorico che tecnico, mentre l’apprendimento automatico richiede competenze tecniche altamente specializzate. Con ciò detto, c’è un po’ di sovrapposizione tra i due.

Guardiamo prima le principali competenze richieste per l’intelligenza artificiale:

• Scienza dei dati: Un campo multidisciplinare che si concentra sull’uso dei dati per derivare informazioni, le competenze di scienza dei dati sono fondamentali per l’AI. Possono includere tutto, dalla programmazione alla matematica, e aiutano gli scienziati dei dati a utilizzare tecniche come la modellazione statistica e la visualizzazione dei dati. 
• Robotica: L’AI fornisce ai robot la visione artificiale per aiutarli a navigare e percepire l’ambiente. 
• Etica: Chiunque sia coinvolto con l’AI deve essere ben versato in tutte le implicazioni etiche di tale tecnologia. L’etica è una delle principali preoccupazioni riguardo al dispiegamento dei sistemi AI. 
• Conoscenza del dominio: Avere conoscenza del dominio ti aiuterà a capire meglio l’industria. Ti aiuterà anche a sviluppare tecnologie innovative per affrontare sfide e rischi specifici, supportando meglio la tua attività. 
• Apprendimento automatico: Per capire veramente l’AI e applicarla nel miglior modo possibile, dovresti avere una solida comprensione dell’apprendimento automatico. Anche se potresti non aver bisogno di conoscere ogni aspetto tecnico dello sviluppo dell’apprendimento automatico, dovresti conoscere gli aspetti fondamentali. 

Quando guardiamo all’apprendimento automatico, le competenze tendono a diventare molto più tecniche. Con ciò detto, sarebbe utile per chiunque desideri impegnarsi con l’AI o l’ML conoscere il più possibile:

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

Queste sono solo alcune delle competenze AI e ML che dovrebbero essere acquisite da chiunque desideri impegnarsi con questi campi. Con ciò detto, qualsiasi leader aziendale trarrebbe grande beneficio dall’apprendere queste competenze, poiché gli aiuterebbe a capire meglio i propri progetti AI. E una delle chiavi principali del successo per qualsiasi progetto AI è un team di leader competenti che capisce cosa sta accadendo.

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