Machine Learning vs Intelligenza Artificiale: Principali Differenze

È molto comune sentire i termini “machine learning” e “intelligenza artificiale” utilizzati nel contesto sbagliato. È un errore facile da commettere, poiché sono due concetti separati ma simili che sono strettamente correlati. Detto ciò, è importante notare che il machine learning, o ML, è un subset dell’intelligenza artificiale, o AI. 

Per comprendere 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 computerizzata, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), i veicoli autonomi, la robotica e, infine, il machine learning. L’AI consente ai dispositivi di apprendere e identificare le informazioni per risolvere problemi ed estrarre informazioni. 
• Machine Learning (ML): Il machine learning è un subset dell’AI, e si tratta di una tecnica che consiste nell’insegnare ai dispositivi a imparare le informazioni date a un set di dati senza interferenza umana. Gli algoritmi di machine learning possono imparare dai dati nel tempo, migliorando l’accuratezza e l’efficienza del modello di machine learning complessivo. Un altro modo di guardare è che il machine learning è il processo che l’AI subisce quando esegue funzioni di AI. 

Aspetti Chiave dell’Intelligenza Artificiale

Molte definizioni di intelligenza artificiale sono apparse negli 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 di intelligenza artificiale odierno include sottocampi come il machine learning e il deep learning, che coinvolgono algoritmi di AI che fanno previsioni o classificazioni in base ai dati di input. 

L’AI è a volte suddivisa in tipi diversi, come l’AI debole o l’AI forte. L’AI debole, anche nota come AI ristretta o Intelligenza Artificiale Ristretta (ANI), è l’AI 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 in Intelligenza Artificiale Generale (AGI) e 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 estremamente 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 comprendere l’AI è guardare alcune delle sue applicazioni, che includono: 

• Riconoscimento del Linguaggio: L’AI è la chiave per molte tecnologie di riconoscimento del linguaggio. Anche noto come riconoscimento del linguaggio computerizzato o linguaggio-Testo, si basa sull’NLP per tradurre il linguaggio umano in formato scritto. 
• Visione Computerizzata: L’AI consente ai computer di estrarre informazioni da immagini digitali, video e altri input visivi. La visione computerizzata viene utilizzata per il tagging delle foto, 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 delle Frodi: Le istituzioni finanziarie utilizzano l’AI per rilevare transazioni sospette. 

Aspetti Chiave del Machine Learning 

Gli algoritmi di machine learning si basano su dati strutturati per fare previsioni. I dati strutturati sono dati etichettati, organizzati e definiti con caratteristiche specifiche. Il machine learning richiede generalmente che questi dati siano pre-elaborati e organizzati, altrimenti sarebbero presi in carico dagli algoritmi di deep learning, che è un altro sottocampo dell’AI. 

Quando guardiamo al concetto più ampio del machine learning, 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 machine learning 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. 

Il machine learning consiste in alcune tecniche diverse, ognuna delle quali funziona in modo diverso: 

• Apprendimento Supervisionato: I dati etichettati “supervisionano” gli algoritmi e li addestrano per classificare i dati e prevedere i risultati. 
• Apprendimento Non Supervisionato: Una tecnica di machine learning 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 per 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 machine learning, avrete probabilmente indovinato che ciascuno richiede un set di competenze diverso. Per le persone che desiderano coinvolgersi con l’AI o il ML, è importante riconoscere cosa è richiesto per ciascuno. 

Quando si tratta di AI, il set di competenze tende ad essere più teorico che tecnico, mentre il machine learning richiede competenze tecniche altamente specializzate. Detto ciò, 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 focalizzato sull’utilizzo 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 computerizzata per aiutarli a navigare e percepire i loro ambienti. 
• 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 di AI. 
• Conoscenza del Dominio: Avere conoscenza del dominio significa comprendere meglio l’industria. Ti aiuterà anche a sviluppare tecnologie innovative per affrontare sfide e rischi specifici, supportando meglio il tuo business. 
• Machine Learning: Per comprendere veramente l’AI e applicarla nel modo migliore possibile, dovresti avere una solida comprensione del machine learning. Anche se potresti non aver bisogno di conoscere ogni aspetto tecnico dello sviluppo del machine learning, dovresti conoscere gli aspetti fondamentali di esso. 

Quando guardiamo al machine learning, le competenze tendono a diventare molto più tecniche. Detto ciò, sarebbe utile per chiunque voglia coinvolgersi con l’AI o il ML conoscere il più possibile di queste:

• Programmazione: Ogni professionista di machine learning deve essere esperto in linguaggi di programmazione come Java, R, Python, C++ e Javascript. 
• Matematica: I professionisti del 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 Reti Neurali: Le reti neurali sono fondamentali per il deep learning, che è un subset del machine learning. Gli esperti del ML hanno una profonda comprensione di queste reti neurali e di come possono essere applicate attraverso i settori. 
• Big Data: Una parte importante del machine learning è il big data, dove questi modelli analizzano enormi set di dati per identificare modelli e fare previsioni. Il big data si riferisce all’estrazione, alla gestione e all’analisi di enormi quantità di dati in modo efficiente. 
• Calcolo Distribuito: Un ramo dell’informatica, il calcolo distribuito è un’altra parte importante del machine learning. Si riferisce a sistemi distribuiti i cui componenti sono posizionati 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 voglia coinvolgersi in questi campi. Detto ciò, qualsiasi leader aziendale trarrebbe grande beneficio dall’apprendere queste competenze, poiché gli consentirebbe di avere una migliore comprensione dei propri progetti di AI. E una delle chiavi principali del successo per qualsiasi progetto di AI è un team di leader competenti che comprende cosa sta accadendo.

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