Qual è la differenza tra l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico?

Punti chiave

• L’apprendimento automatico e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sono spesso visti come sinonimi a causa dell’aumento dell’intelligenza artificiale che genera testi naturali utilizzando modelli di apprendimento automatico.
• L’apprendimento automatico prevede lo sviluppo di algoritmi che utilizzano l’analisi dei dati per apprendere modelli e crearli previsioni in modo autonomo, mentre la PNL si concentra sulla messa a punto, sull'analisi e sulla sintesi di testi umani e discorso.
• Sia l’apprendimento automatico che la PNL sono sottoinsiemi dell’intelligenza artificiale, ma differiscono per il tipo di dati che analizzano. L’apprendimento automatico copre una gamma più ampia di dati, mentre la PNL utilizza specificamente i dati di testo per addestrare modelli e comprendere modelli linguistici.

È normale pensare che l’apprendimento automatico (ML) e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) siano sinonimi, in particolare con l’ascesa dell’intelligenza artificiale che genera testi naturali utilizzando modelli di apprendimento automatico. Se hai seguito la recente frenesia dell'intelligenza artificiale, probabilmente hai incontrato prodotti che utilizzano ML e PNL.

Sebbene siano indubbiamente intrecciati, è essenziale comprenderne le distinzioni e il modo in cui contribuiscono armoniosamente al più ampio panorama dell'IA.

Cos'è l'apprendimento automatico?

Il machine learning è un campo dell’intelligenza artificiale che prevede lo sviluppo di algoritmi e modelli matematici capaci di auto-miglioramento attraverso l’analisi dei dati. Invece di fare affidamento su istruzioni esplicite e codificate, i sistemi di machine learning sfruttano i flussi di dati per apprendere modelli e fare previsioni o decisioni in modo autonomo. Questi modelli consentono alle macchine di adattarsi e risolvere problemi specifici senza richiedere la guida umana.

Un esempio di applicazione dell’apprendimento automatico è la visione artificiale utilizzata nei veicoli a guida autonoma e nei sistemi di rilevamento dei difetti. Il riconoscimento delle immagini è un altro esempio. Puoi trovarlo in molti motori di ricerca per il riconoscimento facciale.

Comprensione dell'elaborazione del linguaggio naturale

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che si concentra sulla messa a punto, sull'analisi e sulla sintesi di testi e discorsi umani. La PNL utilizza varie tecniche per trasformare singole parole e frasi in frasi e paragrafi più coerenti per facilitare la comprensione del linguaggio naturale nei computer.

Esempi pratici di applicazioni PNL più vicine a tutti sono Alexa, Siri e Google Assistant. Questi assistenti vocali utilizzano la PNL e l'apprendimento automatico per riconoscere, comprendere e tradurre la tua voce e fornire risposte articolate e di facile comprensione alle tue domande.

PNL vs. ML: Cosa hanno in comune?

Un punto che puoi dedurre è che l’apprendimento automatico (ML) e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sono sottoinsiemi dell’intelligenza artificiale. Entrambi i processi utilizzano modelli e algoritmi per prendere decisioni. Tuttavia, differiscono nel tipo di dati che analizzano.

L’apprendimento automatico copre una visione più ampia e coinvolge tutto ciò che riguarda il riconoscimento di modelli nei dati strutturati e non strutturati. Potrebbero essere immagini, video, audio, dati numerici, testi, collegamenti o qualsiasi altra forma di dati a cui puoi pensare. La PNL utilizza solo dati di testo per addestrare modelli di machine learning a comprendere modelli linguistici per elaborare la sintesi vocale o la sintesi vocale.

Mentre le attività di base della PNL possono utilizzare metodi basati su regole, la maggior parte delle attività di PNL sfrutta l’apprendimento automatico per ottenere un’elaborazione e una comprensione del linguaggio più avanzate. Ad esempio, alcuni semplici chatbot utilizzano la PNL basata su regole esclusivamente senza ML. Sebbene il ML includa tecniche più ampie come il deep learning, i trasformatori, gli incorporamenti di parole, gli alberi decisionali, reti neurali artificiali, convoluzionali o ricorrenti e molte altre, puoi anche utilizzare una combinazione di queste tecniche di PNL.

È in atto una forma più avanzata di applicazione dell’apprendimento automatico nell’elaborazione del linguaggio naturale modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT-3, che devi aver incontrato in un modo o nell'altro. Gli LLM sono modelli di apprendimento automatico che utilizzano varie tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per comprendere modelli di testo naturali. Una caratteristica interessante degli LLM è che utilizzano frasi descrittive per generare risultati specifici, tra cui immagini, video, audio e testi.

Applicazioni dell'apprendimento automatico

Come menzionato prima, l’apprendimento automatico ha molte applicazioni.

• Visione artificiale: utilizzata nel rilevamento dei guasti e nei veicoli autonomi.
• Riconoscimento delle immagini: un esempio è Il FaceID di Apple sistema di riconoscimento.
• Bioinformatica per l'analisi dei modelli di DNA.
• Diagnosi medica.
• Raccomandazione del prodotto.
• Analisi predittiva.
• Segmentazione, clustering e analisi del mercato.

Queste sono solo alcune delle applicazioni più comuni per l'apprendimento automatico, ma esistono molte altre applicazioni e ce ne saranno ancora di più in futuro.

Applicazioni dell'elaborazione del linguaggio naturale

Sebbene l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) abbia applicazioni specifiche, i moderni casi d’uso nella vita reale ruotano attorno all’apprendimento automatico.

• Completamento della frase.
• Assistenti intelligenti come Alexa, Siri e Google Assistant.
• Chatbot basati sulla PNL.
• Filtraggio e-mail e rilevamento dello spam.
• Traduzione linguistica.
• Analisi del sentiment e classificazione del testo.
• Riepilogo del testo.
• Confronto del testo: puoi trovarlo negli assistenti grammaticali come Grammarly e negli schemi di valutazione teorica basati sull'intelligenza artificiale.
• Riconoscimento di entità denominate per l'estrazione di informazioni dai testi.

Similmente all’apprendimento automatico, l’elaborazione del linguaggio naturale ha numerose applicazioni attuali, ma in futuro si espanderà in modo massiccio.

L’apprendimento automatico e l’elaborazione del linguaggio naturale sono intrecciati

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’apprendimento automatico (ML) hanno molto in comune, con solo poche differenze nei dati che elaborano. Molte persone pensano erroneamente che siano sinonimi perché la maggior parte dei prodotti di machine learning che vediamo oggi utilizzano modelli generativi. Questi difficilmente possono funzionare senza input umani tramite istruzioni testuali o vocali.