Intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico (ML): confronti chiave
Sommario
Che cos’è l’intelligenza artificiale (AI)? Applicazioni comuni di intelligenza artificiale
Che cos’è l’apprendimento automatico (ML)?Applicazioni comuni di ML
AI vs. ML: 3 somiglianze chiave1. In continua evoluzione
2. Offrendo una miriade di vantaggi
3. Sfruttare i Big Data
AI vs. ML: 3 differenze chiave1. Ambito
2. Successo vs accuratezza
3. Risultati unici
Identificare le differenze tra AI e ML
Nell’ultimo decennio, i termini intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) sono diventati parole d’ordine che vengono spesso utilizzate in modo intercambiabile. Sebbene AI e ML siano indissolubilmente legati e condividano caratteristiche simili, non sono la stessa cosa. Piuttosto, ML è un importante sottoinsieme dell’IA.
Le tecnologie AI e ML sono ovunque intorno a noi, dagli assistenti vocali digitali nei nostri salotti ai consigli che vedi su Netflix.
L’impatto in evoluzione dell’analisi dei grafici_
Nonostante AI e ML penetrino in diversi domini umani, c’è ancora molta confusione e ambiguità riguardo alle loro somiglianze, differenze e applicazioni primarie.
Ecco uno sguardo più approfondito sull’intelligenza artificiale rispetto all’apprendimento automatico, i diversi tipi e il confronto tra le due tecnologie rivoluzionarie.
Che cos’è l’intelligenza artificiale (AI)?
L’ intelligenza artificiale è definita come una tecnologia informatica che imita la capacità di un essere umano di risolvere problemi e creare connessioni basate su intuizioni, comprensione e intuizione.
Il campo dell’IA è salito alla ribalta negli anni ’50 . Tuttavia, le menzioni di esseri artificiali con intelligenza possono essere identificate in precedenza in varie discipline come la filosofia antica, la mitologia greca e le storie di narrativa.
Quando si fa riferimento alla storia dell’IA, si fa spesso riferimento a un progetto notevole nel 20° secolo, il Test di Turing. Alan Turing, noto anche come “il padre dell’intelligenza artificiale”, ha creato il test ed è meglio conosciuto per aver creato un computer per decifrare i codici che ha aiutato gli alleati nella seconda guerra mondiale a comprendere i messaggi segreti inviati dall’esercito tedesco.
Il Test di Turing , viene utilizzato per determinare se una macchina è in grado di pensare come un essere umano. Un computer può superare il test di Turing solo se risponde a domande con risposte indistinguibili dalle risposte umane.
Tre capacità chiave di un sistema informatico basato sull’intelligenza artificiale includono intenzionalità, intelligenza e adattabilità. I sistemi di intelligenza artificiale utilizzano la matematica e la logica per svolgere compiti, che spesso comprendono grandi quantità di dati, che altrimenti non sarebbero pratici o possibili.
Applicazioni comuni di intelligenza artificiale
L’IA moderna è utilizzata da molte aziende tecnologiche e dai loro clienti. Alcune delle applicazioni AI più comuni oggi includono:
Motori di ricerca web avanzati (Google)
Auto a guida autonoma (Tesla)
Consigli personalizzati (Netflix, YouTube)
Assistenti personali (Amazon Alexa, Siri)
Un esempio di intelligenza artificiale che ha rubato i riflettori è stato nel 2011, quando Watson di IBM , un supercomputer basato su intelligenza artificiale, ha partecipato al popolare programma televisivo di giochi Jeopardy! Watson ha scosso l’industria tecnologica dopo aver battuto due ex campioni , Ken Jennings e Brad Rutter.
Al di fuori dell’uso dei game show, molti settori hanno adottato applicazioni di intelligenza artificiale per migliorare le proprie operazioni, dai produttori che implementano la robotica alle compagnie assicurative che migliorano la valutazione del rischio.
Leggi anche: Come l’IA sta cambiando il modo in cui impariamo le lingue
Tipi di IA
L’IA è spesso divisa in due categorie: IA ristretta e IA generale.
IA ristretta: molte moderne applicazioni di intelligenza artificiale sono considerate IA ristretta, costruite per completare attività definite e specifiche. Ad esempio, un chatbot sul sito Web di un’azienda è un esempio di intelligenza artificiale ristretta. Un altro esempio è un servizio di traduzione automatica , come Google Translate. Le auto a guida autonoma ne sono un’altra applicazione.
IA generale: l’IA generale differisce dall’IA ristretta perché incorpora anche sistemi di apprendimento automatico (ML) per vari scopi. Può apprendere più rapidamente degli esseri umani e completare meglio i compiti intellettuali e prestazionali.
Indipendentemente dal fatto che un’IA sia classificata come ristretta o generale, l’IA moderna è ancora alquanto limitata. Non può comunicare esattamente come gli esseri umani, ma può imitare le emozioni. Tuttavia, l’IA non può veramente avere o “sentire” le emozioni come fa una persona.
Che cos’è l’apprendimento automatico (ML)?
L’apprendimento automatico (ML) è considerato un sottoinsieme dell’IA, in base al quale un insieme di algoritmi crea modelli basati su dati campione, chiamati anche dati di addestramento.
Lo scopo principale di un modello ML è fare previsioni o decisioni accurate basate su dati storici. Le soluzioni ML utilizzano grandi quantità di dati semistrutturati e strutturati per fare previsioni e previsioni con un elevato livello di accuratezza.
Nel 1959, Arthur Samuel, un pioniere nell’intelligenza artificiale e nei giochi per computer, definì il ML un campo di studio che consente ai computer di apprendere continuamente senza essere esplicitamente programmati.
Un modello ML esposto a nuovi dati apprende, si adatta e si sviluppa continuamente da solo. Molte aziende stanno investendo in soluzioni di machine learning perché le aiutano nel processo decisionale, prevedendo le tendenze future, imparando di più sui propri clienti e acquisendo altre informazioni preziose.
Tipi di ML
Esistono tre tipi principali di ML: apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. Un data scientist o un altro professionista del ML utilizzerà una versione specifica in base a ciò che desidera prevedere. Ecco cosa comporta ogni tipo di ML:
ML supervisionato: in questo tipo di ML, i data scientist alimenteranno un modello ML etichettato come dati di addestramento . Definiranno anche variabili specifiche che vogliono che l’algoritmo valuti per identificare le correlazioni. Nell’apprendimento supervisionato, vengono specificati l’input e l’output delle informazioni.
ML non supervisionato: nel ML non supervisionato, gli algoritmi si addestrano su dati senza etichetta e il ML li analizzerà per identificare eventuali connessioni significative. I dati senza etichetta e le uscite ML sono predeterminate.
Apprendimento per rinforzo: l’apprendimento per rinforzo coinvolge i data scientist nella formazione del ML per completare un processo in più fasi con un insieme predefinito di regole da seguire. I professionisti programmano algoritmi ML per completare un’attività e forniranno feedback positivi o negativi sulle sue prestazioni.
Applicazioni comuni di ML
Le principali aziende come Netflix, Amazon, Facebook, Google e Uber hanno il ML una parte centrale delle loro operazioni aziendali. Il ML può essere applicato in molti modi, incluso tramite:
Filtraggio e-mail
Riconoscimento vocale
Visione artificiale (CV)
Rilevamento di spam/frode
Manutenzione predittiva
Rilevamento delle minacce malware
Automazione dei processi aziendali (BPA)
Un altro modo in cui viene utilizzato il ML è per alimentare i sistemi di navigazione digitale . Ad esempio, le app di Apple e Google Maps su uno smartphone utilizzano il ML per ispezionare il traffico, organizzare gli incidenti segnalati dagli utenti come incidenti o lavori in corso e trovare per il conducente un percorso ottimale per viaggiare. Il ML sta diventando così onnipresente che gioca anche un ruolo nel determinare i feed dei social media di un utente.
AI vs. ML: 3 somiglianze chiave
AI e ML condividono caratteristiche simili e sono strettamente correlate. ML è un sottoinsieme dell’IA, il che significa essenzialmente che è una tecnica avanzata per realizzarla. Il ML è talvolta descritto come l’attuale versione all’avanguardia dell’IA.
1. In continua evoluzione
L’IA e il ML sono entrambi sulla buona strada per diventare alcune delle tecnologie più dirompenti e trasformative fino ad oggi. Alcuni esperti affermano che gli sviluppi dell’IA e del ML avranno un impatto ancora più significativo sulla vita umana rispetto al fuoco o all’elettricità.
Si prevede che la dimensione del mercato dell’IA raggiungerà circa 1.394,3 miliardi di dollari entro il 2029, secondo un rapporto di Fortune Business Insights. Man mano che sempre più aziende e consumatori trovano valore nelle soluzioni e nei prodotti basati sull’intelligenza artificiale, il mercato crescerà e verranno effettuati maggiori investimenti nell’IA. Lo stesso vale per ML: la ricerca suggerisce che il mercato raggiungerà i 209,91 miliardi di dollari entro il 2029.
2. Offrire una miriade di vantaggi
Un’altra importante quota di AI e ML di qualità è l’ampia gamma di vantaggi che offrono alle aziende e ai privati. Le soluzioni AI e ML aiutano le aziende a raggiungere l’eccellenza operativa, migliorare la produttività dei dipendenti, superare la carenza di manodopera e svolgere compiti mai svolti prima.
Ci sono alcuni altri vantaggi che dovrebbero derivare da AI e ML, tra cui:
Miglioramento dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), un altro campo dell’IA
Lo sviluppo del Metaverso
Sicurezza informatica avanzata
Iperautomazione
Tecnologie low-code o no-code
Creatività emergente nelle macchine
L’intelligenza artificiale e il machine learning stanno già influenzando aziende di ogni dimensione e tipo e le aspettative più ampie della società sono elevate. Si prevede che investire e adottare l’IA e il ML rafforzerà l’ economia , porterà a una concorrenza più agguerrita, creerà una forza lavoro più esperta di tecnologia e ispirerà l’innovazione nelle generazioni future.
3. Sfruttare i Big Data
Senza dati, AI e ML non sarebbero dove sono oggi. I sistemi di intelligenza artificiale si basano su set di dati di grandi dimensioni, oltre ad algoritmi di elaborazione iterativa , per funzionare correttamente.
I modelli ML funzionano solo se forniti con vari tipi di dati semistrutturati e strutturati. Sfruttare la potenza dei Big Data è alla base di ML e AI in senso più ampio.
Poiché AI e ML prosperano sui dati, garantire la loro qualità è una priorità assoluta per molte aziende. Ad esempio, se un modello ML riceve informazioni di scarsa qualità, i risultati lo rifletteranno.
Considera questo scenario: le forze dell’ordine a livello nazionale utilizzano soluzioni di riciclaggio per la polizia predittiva . Tuttavia, sono emerse segnalazioni di forze di polizia che utilizzano dati di addestramento distorti per scopi di riciclaggio, il che, secondo alcuni, sta inevitabilmente perpetuando le disuguaglianze nel sistema di giustizia penale.
Questo è solo un esempio, ma mostra l’impatto che la qualità dei dati ha sul funzionamento di AI e ML.
Leggi anche: Cosa sono i dati non strutturati nell’IA?
AI vs. ML: 3 differenze chiave
Anche con le somiglianze sopra elencate, AI e ML presentano differenze che suggeriscono che non dovrebbero essere usati in modo intercambiabile. Un modo per mantenere i due diritti è ricordare che tutti i tipi di ML sono considerati IA, ma non tutti i tipi di IA sono ML.
1. Ambito
AI è un termine onnicomprensivo che descrive una macchina che incorpora un certo livello di intelligenza umana. È considerato un concetto ampio e talvolta è definito in modo approssimativo, mentre ML è una nozione più specifica con un ambito limitato.
I professionisti nel campo dell’IA sviluppano sistemi intelligenti in grado di svolgere vari compiti complessi come un essere umano. D’altra parte, i ricercatori ML trascorreranno del tempo insegnando alle macchine per svolgere un lavoro specifico e fornire risultati accurati.
A causa di questa differenza principale, è giusto dire che i professionisti che utilizzano l’IA o il ML possono utilizzare diversi elementi di dati e informatica per i loro progetti.
2. Successo vs accuratezza
Un’altra differenza tra le soluzioni di IA e ML è che l’IA mira ad aumentare le possibilità di successo, mentre ML cerca di aumentare la precisione e identificare i modelli. Il successo non è così rilevante nel ML come nelle applicazioni di intelligenza artificiale.
Resta anche inteso che l’IA mira a trovare la soluzione ottimale per i suoi utenti. ML è usato più spesso per trovare una soluzione, ottimale o meno. Questa è una sottile differenza, ma illustra ulteriormente l’idea che ML e AI non sono la stessa cosa.
In ML, esiste un concetto chiamato “paradosso dell’accuratezza”, in cui i modelli ML possono raggiungere un valore di accuratezza elevato , ma possono fornire ai professionisti una falsa premessa perché il set di dati potrebbe essere molto sbilanciato.
3. Risultati unici
L’IA è un concetto molto più ampio del ML e può essere applicata in modi che aiuteranno l’utente a raggiungere il risultato desiderato. L’intelligenza artificiale utilizza anche metodi di logica, matematica e ragionamento per svolgere i suoi compiti, mentre il ML può solo apprendere, adattarsi o correggersi automaticamente quando viene introdotto a nuovi dati. In un certo senso, il ML ha capacità più limitate rispetto all’IA.
I modelli ML possono raggiungere solo un risultato predeterminato, ma l’IA si concentra maggiormente sulla creazione di un sistema intelligente per ottenere più di un risultato.
Può lasciare perplessi e le differenze tra AI e ML sono sottili. Supponiamo che un’azienda abbia formato ML per prevedere le vendite future. Sarebbe solo in grado di fare previsioni basate sui dati utilizzati per insegnarlo.
Tuttavia, un’azienda potrebbe investire nell’IA per svolgere vari compiti. Ad esempio, Google utilizza l’IA per diversi motivi , ad esempio per migliorare il proprio motore di ricerca, incorporare l’IA nei suoi prodotti e creare pari accesso all’IA per il pubblico in generale.
Identificare le differenze tra AI e ML
Si prevede che gran parte dei progressi che abbiamo visto negli ultimi anni per quanto riguarda l’IA e il machine learning continueranno. Il ML ha contribuito ad alimentare l’innovazione nel campo dell’IA.
AI e ML sono argomenti molto complessi che alcune persone trovano difficile da comprendere.
Nonostante la loro natura mistificante, AI e ML sono diventati rapidamente strumenti inestimabili per aziende e consumatori e gli ultimi sviluppi in AI e ML possono trasformare il nostro modo di vivere.
