Apprendimento automatico vs. Intelligenza artificiale: qual è la differenza?

Diverse parole d'ordine sono usate frequentemente ma con significati diversi in campo tecnologico. L'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) sono esempi. Sebbene siano collegati, non sono la stessa cosa. Esamineremo le distinzioni tra AI e ML, i loro usi e il loro futuro.

Cos'è l'Intelligenza Artificiale (AI)?

L'intelligenza artificiale (AI) è una branca dell'informatica e dell'ingegneria che si concentra sulla costruzione di macchine capaci di apprendere, risolvere problemi, prendere decisioni e tutte le altre funzioni che vengono svolte tradizionalmente dall'essere umano intelletto.

Nella sua forma più semplice, AI si riferisce alla capacità di una macchina di pensare e comportarsi in qualche modo come una persona. Grandi quantità di dati devono essere elaborati dai sistemi di intelligenza artificiale per trovare modelli e intuizioni che le persone potrebbero non vedere subito. Questi sistemi possono quindi prendere decisioni, trovare soluzioni a problemi o eseguire attività utilizzando le conoscenze acquisite.

Dagli anni '50, ci sono state discussioni sull'intelligenza artificiale (AI). Tuttavia, i recenti sviluppi nella potenza di elaborazione, nei dati di grandi dimensioni e nelle tecniche di apprendimento automatico hanno alzato il livello dell'IA. L'intelligenza artificiale è già una componente necessaria della nostra vita quotidiana, alimentando una varietà di applicazioni tra cui assistenti virtuali, sistemi di raccomandazione e veicoli senza conducente. E in futuro, L'intelligenza artificiale probabilmente interromperà molte altre aree della vita.

Che cos'è l'apprendimento automatico (ML)?

Costruire metodi e modelli che consentano ai computer di imparare dall'esperienza e migliorare nel tempo senza programmazione esplicita è al centro dell'apprendimento automatico (ML), un sottoinsieme di artificiale intelligenza. In altre parole, è una tecnica per insegnare ai computer come eseguire compiti particolari fornendo loro dati e lasciando che imparino da essi.

Analisi predittiva, elaborazione del linguaggio naturale, riconoscimento di immagini e audio e altri campi possono tutti trarre vantaggio dalle capacità di rilevamento automatico dei modelli e di apprendimento degli algoritmi di machine learning (ML).

L'apprendimento automatico può essere suddiviso in tre categorie: apprendimento per rinforzo, apprendimento non supervisionato e apprendimento supervisionato. Nell'apprendimento supervisionato, il computer viene insegnato utilizzando un set di dati che è stato etichettato con gli output di ciascun input. Apprendendo la correlazione tra le variabili di input e di output utilizzando questi dati etichettati, il computer può prevedere gli output per nuovi input.

L'apprendimento senza supervisione richiede che il computer riconosca modelli e relazioni da solo dopo che gli è stato presentato un set di dati senza etichetta. Ultimo ma non meno importante, nell'apprendimento per rinforzo, il computer acquisisce nuove abilità interagendo con l'ambiente circostante e ricevendo feedback sotto forma di premi o penalità per azioni particolari.

È possibile per le macchine apprendere dai dati e fare previsioni o scelte utilizzando una varietà di approcci e algoritmi, che sono inclusi nell'argomento più ampio dell'apprendimento automatico. Allo stesso modo, il deep learning è una branca del machine learning ciò comporta l'esposizione di reti neurali artificiali a enormi volumi di dati al fine di addestrarli a riconoscere schemi e fare previsioni. Quindi, il deep learning è un tipo di apprendimento automatico altamente specializzato e sofisticato che utilizza reti neurali artificiali multistrato per comprendere schemi e relazioni complessi nel dati.

Differenze chiave tra AI e ML

Sebbene AI e ML siano strettamente collegati, ci sono diverse caratteristiche significative che li distinguono l'uno dall'altro. Di seguito sono riportate alcune delle principali distinzioni tra AI e ML:

1. Ambito: il campo dell'intelligenza artificiale è vasto e include una varietà di tecniche, incluso il machine learning. Al contrario, il machine learning è una branca dell'intelligenza artificiale che si concentra sull'utilizzo di modelli e algoritmi statistici per aiutare i computer a imparare dai dati e fare previsioni o scelte.
2. Approccio: la progettazione di algoritmi che imitano la cognizione umana e i processi decisionali è una strategia di intelligenza artificiale comune. L'obiettivo principale di ML, al contrario, è addestrare algoritmi sui dati per trovare collegamenti e modelli che possono essere utilizzati per fare previsioni o scelte.
3. Requisiti dei dati: utilizzando regole ed euristiche pre-programmate, è possibile creare algoritmi di intelligenza artificiale per funzionare con piccoli set di dati o addirittura senza dati. Al contrario, i grandi set di dati devono essere utilizzati per addestrare algoritmi ML al fine di trovare modelli e collegamenti.
4. Flessibilità: sebbene gli algoritmi di intelligenza artificiale possano essere progettati per affrontare una varietà di compiti, spesso sono personalizzati per scopi particolari. D'altra parte, gli algoritmi ML sono in genere più adattabili e possono essere utilizzati per risolvere un'ampia gamma di problemi e sfide.
5. Coinvolgimento umano: l'intelligenza artificiale comporta spesso la creazione di algoritmi che possono integrare o sostituire le capacità umane o il processo decisionale. D'altra parte, il machine learning viene generalmente applicato per automatizzare processi ripetitivi o supportare il processo decisionale umano.

Con un focus sulla simulazione della cognizione umana e dei processi decisionali, l'IA è un campo più ampio che abbraccia una varietà di approcci, incluso il machine learning. L'obiettivo dell'apprendimento automatico, al contrario, è consentire ai computer di apprendere dai dati e fare previsioni o decisioni.

Applicazioni di AI e ML

AI e ML sono utilizzati in un'ampia gamma di applicazioni come:

1. Natural Linguistic Processing (NLP): gli usi includono chatbot, analisi dei sentimenti, riconoscimento vocale e traduzione linguistica.
2. Il rilevamento delle frodi, la gestione del rischio e l'ottimizzazione del portafoglio sono applicazioni nel settore finanziario.
3. Sistemi per dare consigli: gli esempi includono dare suggerimenti per libri e film così come per prodotti.
4. L'identificazione del volto, il rilevamento di oggetti e il riconoscimento della scena sono solo alcuni usi per Tecnologia di riconoscimento di immagini e video AI.
5. Le automobili a guida autonoma e i droni sono due esempi di veicoli autonomi in uso.
6. La pianificazione della diagnosi e del trattamento, la ricerca di nuovi farmaci e il monitoraggio dei pazienti sono tutte applicazioni nel settore sanitario.

Il potenziale di AI e ML di apportare cambiamenti trasformativi in ​​vari campi sta diventando sempre più evidente man mano che le loro applicazioni diventano più diversificate e sofisticate. Queste tecnologie sono posizionate per avere un profondo impatto sul futuro delle industrie, consentendo alle aziende e alle organizzazioni di semplificare le proprie operazioni, ridurre i costi e prendere decisioni migliori.

Vantaggi e svantaggi dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico

Due delle tecnologie più affascinanti e promettenti dei nostri giorni sono l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico.

Hanno il potere di cambiare una varietà di aspetti della nostra vita, comprese le nostre relazioni reciproche, le persone e l'ambiente che ci circonda, nonché il modo in cui lavoriamo e apprendiamo. Sebbene AI e ML presentino molti vantaggi, ci sono anche questioni etiche significative che devono essere prese in considerazione.

Ad esempio, ci sono preoccupazioni come l'intelligenza artificiale può influenzare l'occupazione e l'economia. È anche importante assicurarsi che le nuove tecnologie vengano create e implementate in modo da rispettare l'autonomia e la privacy delle persone.

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico hanno un'enorme influenza

Le due tecnologie che stanno alterando molti aspetti della nostra vita, AI e ML, sono separate ma correlate. Mentre il machine learning è una particolare tecnologia utilizzata nel campo dell'intelligenza artificiale, l'intelligenza artificiale è un campo molto più ampio che incorpora molte altre tecnologie.

Sia l'intelligenza artificiale che il machine learning sono pronti a modificare numerosi settori negli anni a venire. Hanno una vasta gamma di applicazioni in settori quali sanità, banche e trasporti. Sollevano anche importanti sfide sociali ed etiche, come con qualsiasi nuova tecnologia, che devono essere affrontate.