Apprendimento automatico vs intelligenza artificiale: differenze chiave
È molto comune sentire i termini ” apprendimento automatico ” e “intelligenza artificiale” lanciati nel contesto sbagliato. È un errore facile da commettere, poiché sono due concetti separati ma simili che sono 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’IA è qualsiasi software o processo progettato per imitare il pensiero umano ed elaborare le informazioni. L’intelligenza artificiale include un’ampia 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’intelligenza artificiale consente ai dispositivi di apprendere e identificare le informazioni per risolvere problemi ed estrarre informazioni dettagliate.
Machine Learning (ML): l’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’IA ed è una tecnica che prevede l’insegnamento dei 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 di machine learning complessivo. Un altro modo di vedere la cosa è che l’apprendimento automatico è il processo che l’IA subisce durante l’esecuzione delle funzioni dell’IA.
Aspetti chiave dell’intelligenza artificiale
Molte definizioni di intelligenza artificiale sono emerse nel corso degli anni, motivo per cui può sembrare alquanto complicato o confuso. Ma nella sua forma più semplice, l’IA è un campo che combina 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 fanno previsioni o classificazioni basate sui dati di input.
L’IA a volte è suddivisa in diversi tipi, come l’IA debole o l’IA forte. L’IA debole, nota anche come IA stretta o intelligenza artificiale stretta (ANI), è un’IA che è stata addestrata per svolgere compiti specifici. È la forma più evidente di intelligenza artificiale nella nostra vita quotidiana, che abilita applicazioni come Siri di Apple e veicoli autonomi.
L’IA forte è composta da Intelligenza Generale Artificiale (AGI) e Super Intelligenza Artificiale (ASI). AGI è solo teorico a questo punto e si riferisce a una macchina con un’intelligenza pari a quella umana. L’AGI sarebbe consapevole di sé e in grado di risolvere problemi molto complessi, apprendere e pianificare il futuro. Portando le cose ancora più in là, l’ASI supererebbe l’intelligenza e le capacità umane.
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 speech-to-text, si basa sulla NLP per tradurre il discorso umano in formato scritto.
Visione artificiale: l’intelligenza artificiale consente ai computer di estrarre informazioni da immagini digitali, video e altri input visivi. La visione artificiale viene utilizzata per il tagging di foto, l’imaging sanitario, le auto a guida autonoma e molto altro.
Servizio clienti: l’IA alimenta i chatbot in tutto il settore del servizio clienti, cambiando il rapporto tra le aziende e i loro clienti.
Rilevamento delle frodi: le istituzioni finanziarie utilizzano l’IA per individuare le 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 ha bisogno che questi dati siano pre-elaborati e organizzati, altrimenti verrebbero rilevati dagli algoritmi di deep learning, che è ancora un altro sottocampo dell’IA.
Quando osserviamo il concetto più ampio di apprendimento automatico, diventa subito evidente che si tratta di uno strumento estremamente prezioso 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 apprendimento automatico 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 la loro accuratezza analitica ogni volta.
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 non supervisionato : 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.
Apprendimento per rinforzo : 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 hai intuito che ognuno richiede un diverso insieme di abilità. Per le persone che desiderano essere coinvolte con l’IA o il ML, è importante riconoscere ciò che è necessario per ciascuna di esse.
Quando si tratta di IA, le competenze tendono ad essere più teoriche che tecniche, mentre l’apprendimento automatico richiede competenze altamente tecniche. Detto questo, c’è un 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’IA fornisce ai robot la visione artificiale per aiutarli a navigare e percepire i loro ambienti.
Etica: chiunque sia coinvolto nell’IA deve essere esperto in tutte le implicazioni etiche di tale tecnologia. L’etica è una delle principali preoccupazioni per quanto riguarda l’implementazione dei sistemi di intelligenza artificiale.
Conoscenza del dominio: avendo una conoscenza del 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’IA 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 dell’apprendimento automatico, dovresti conoscerne gli aspetti fondamentali.
Quando guardiamo all’apprendimento automatico, le competenze tendono a diventare molto più tecniche. Detto questo, sarebbe utile a chiunque cerchi di essere coinvolto con l’IA o il ML conoscerne il maggior numero possibile:
Programmazione: ogni professionista dell’apprendimento automatico 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, 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 dell’apprendimento automatico. 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.
Computing distribuito: una branca dell’informatica, l’informatica distribuita 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 abilità di AI e ML che dovrebbero essere acquisite da chiunque cerchi di essere coinvolto nei campi. Detto questo, qualsiasi leader aziendale trarrebbe grandi benefici dall’apprendimento di queste competenze, poiché li aiuterebbe a comprendere meglio i loro progetti di intelligenza artificiale. E una delle chiavi principali del successo di qualsiasi progetto di IA è un team competente di leader che capisca cosa sta succedendo.
Alex McFarland da Unite.AI
