Machine Learning (ML) vs Intelligenza Artificiale (AI): quali sono le differenze?

introduzione

I termini Machine Learning (ML) e Artificial Intelligence (AI) sono diventati parole d’ordine negli ultimi tempi, ed entrambi hanno apportato cambiamenti rivoluzionari nel modo in cui le aziende si relazionano con i clienti. Quasi tutti i settori industriali hanno adottato queste tecnologie per vendere meglio, per personalizzare in base alle esigenze dei clienti. Comprensibilmente, sia il ML che l’IA sono stati inestricabilmente legati e, sebbene condividano diverse caratteristiche simili, non sono la stessa cosa. In questo articolo analizziamo le due tecnologie e le loro differenze rispetto alle somiglianze.

Apprendimento automatico

L’apprendimento automatico è un sottoinsieme, un ramo dell’intelligenza artificiale, che utilizza dati, metodi statistici e algoritmi per imitare l’intelligenza umana. È definita in senso lato come la capacità della macchina di agire come l’uomo e di svolgere compiti complessi, in modo quasi analogo a come l’uomo risolve i problemi. Il ML può scoprire intuizioni chiave nei progetti di data mining e le informazioni scoperte in questo modo saranno utilizzate in vari modi, ma soprattutto per servire meglio i clienti. Le intuizioni raccolte attraverso il ML aiuteranno nel processo decisionale anche per la realizzazione di applicazioni software.

L’apprendimento automatico viene spesso classificato in base al modo in cui questi algoritmi diventano precisi nelle loro previsioni e al livello di accuratezza. Esistono quindi quattro approcci con i quali si può fare ML.

  • Apprendimento supervisionato
  • Apprendimento semi-supervisionato
  • Apprendimento non supervisionato
  • Apprendimento per rinforzo

I data scientist decidono quale approccio adottare a seconda dei dati che vogliono prevedere.

Il ML è ampiamente utilizzato in tutte le applicazioni e uno degli esempi più rilevanti che avete sperimentato è probabilmente il motore di raccomandazione di Facebook. Probabilmente l’avete sentito nel newsfeed quando scorrete verso il basso. La funzione di personalizzazione delle notizie è straordinaria e, nel momento in cui ci si ferma a leggere o guardare qualcosa di interessante, si continua a ricevere articoli simili. Il motore di raccomandazione cambia continuamente per adattarsi ai modelli di navigazione dell’utente e nel momento in cui non si riesce a leggere un particolare post di qualcuno, il feed di notizie non lo mostrerà più. Altri esempi in cui il ML è molto utile sono:

  • Auto a guida autonoma – Con il sistema ML, è possibile che il conducente venga avvisato quando vede un oggetto e possa quindi evitarlo.
  • Assistenti intelligenti – Gli assistenti virtuali utilizzano il ML supervisionato e non supervisionato per comprendere il parlato naturale.
  • Gestione delle relazioni con i clienti – Il software CRM può analizzare le e-mail importanti e mostrare ai membri del team a quali e-mail rispondere per prime. Sofisticati sistemi di ML possono indurre anche i team di vendita a dare risposte efficaci.

Intelligenza artificiale

In parole povere, l’intelligenza artificiale o IA è una branca dell’informatica che consente ai robot controllati da computer di agire in modo intelligente e di svolgere compiti, di risolvere problemi, ecc. I computer utilizzano dati in tempo reale e possono eseguire una serie di funzioni avanzate.

Le possibilità offerte dall’intelligenza artificiale sono enormi, molto incoraggianti per le aziende e altrettanto utili per i consumatori. Ci sono robot di magazzino in grado di navigare nei sistemi di cybersecurity e di analizzare continuamente le azioni, e assistenti virtuali in grado di prevedere le risposte degli utenti e di fornire risposte intelligenti. L’IA combina statistiche, analisi dei dati, informatica, linguistica, neuroscienze, ingegneria hardware e software e spesso anche filosofia e psicologia. La tecnologia dipende anche dal ML e dal deep learning per raggiungere le sue previsioni e utilizza tecniche come la previsione, le predizioni, il recupero intelligente dei dati e altre funzioni per aiutare le aziende a capire e comunicare con i loro clienti.

Questo dimostra che ML e AI non sono la stessa cosa e non possono essere confusi come se fossero la stessa cosa.

Ma anche il ML e l’AI sono collegati, ecco come

Il computer utilizza l’intelligenza artificiale per pensare e agire come un essere umano, svolgendo compiti autonomi.

Il computer utilizza la ML per sviluppare la propria intelligenza.

L’apprendimento automatico aiuta a sviluppare l’Intelligenza Artificiale, ma non è obbligatorio che l’IA debba essere sviluppata solo con la ML, quest’ultima rende solo più conveniente l’IA.

Il ML collega la scienza dei dati con l’IA perché si tratta di imparare dai dati. La scienza dei dati è lo studio dei sistemi e dei processi di dati che aiutano a mantenere gli insiemi di dati e a ricavarne il significato. Il lavoro degli scienziati dei dati consiste nell’utilizzare strumenti, tecnologie, algoritmi, principi e applicazioni per dare un senso alle serie di dati casuali.

Le differenze che distinguono AI e ML

L’IA, acronimo di Intelligenza Artificiale, è la capacità di acquisire conoscenze e applicarle.

ML, acronimo di Machine Learning, è l’acquisizione di tali conoscenze o abilità.

L’intelligenza artificiale mira ad aumentare le probabilità di successo, ma non si preoccupa della precisione.

ML si concentra sull’accuratezza, ma non si preoccupa del successo.

Con l’IA è possibile sviluppare un sistema intelligente in grado di eseguire una serie di compiti complessi.

Con il ML, le macchine possono eseguire solo i compiti per i quali sono state addestrate.

L’intelligenza artificiale può funzionare come un programma per computer e svolgere un lavoro intelligente.

Nel ML, la macchina prende i dati e impara da essi.

L’ambito di applicazione dell’IA è molto ampio e può essere utilizzato per una vasta gamma di applicazioni.

Il campo di applicazione della ML è molto limitato.

Con l’intelligenza artificiale è possibile simulare l’intelligenza naturale e agire come gli esseri umani per risolvere problemi complessi.

Con l’ML, è possibile imparare dai dati per un compito e ottenere prestazioni ottimali per quel particolare compito.

L’intelligenza artificiale si basa sul processo decisionale. L’obiettivo è anche quello di trovare soluzioni ottimali per gli utenti.

Con il ML, i sistemi imparano cose nuove dai dati raccolti e i livelli di accuratezza sono piuttosto elevati. Tuttavia, questo è uno svantaggio. Sebbene i modelli ML possano mostrare inizialmente un valore di accuratezza elevato, il set di dati potrebbe essere altamente sbilanciato e ciò potrebbe trarre in inganno i ricercatori.

L’intelligenza artificiale si concentra sulla ricerca della soluzione ottimale.

ML deve solo trovare una soluzione, ottimale o meno.

L’IA combina il ML e il Deep Learning per imitare l’intelligenza umana.

Il ML è un sottoinsieme dell’IA.

Con l’IA si ottengono sistemi e previsioni intelligenti.

Con il ML si ottiene la conoscenza.

L’intelligenza artificiale lavora con tutti i tipi di dati: strutturati, semi-strutturati e non strutturati.

Il ML lavora solo con dati strutturati e non strutturati.

L’IA è un concetto più ampio, perché riguarda le macchine che imitano in qualche misura l’intelligenza umana. Si tratta quindi di un termine poco definito. Il ML è più limitato perché i ricercatori di ML si concentrano sull’insegnare alle macchine a svolgere un compito specifico e a fornire rapporti accurati sulla base di esso.

Scoprite questi usi principali:

Siri utilizza l’intelligenza artificiale e migliora di giorno in giorno. Anche Google Translate e i robot umanoidi intelligenti come Sophia utilizzano l’intelligenza artificiale.

Gli usi di ML sono così diversi. Abbiamo già parlato del motore di raccomandazione. Oltre a ciò, anche le previsioni dei prezzi delle azioni, gli algoritmi di ricerca di Google e i suggerimenti degli amici di Facebook utilizzano il ML. Anche le banche utilizzano questa tecnologia per individuare le attività fraudolente.

Conclusione

Le differenze tra IA e ML non sono molto evidenti, ma ci sono comunque. Se addestrate il ML a prevedere le vendite future sulla base di un dato particolare, è esattamente quello che sarà in grado di fare. L’IA ha un sistema più intelligente, quindi può sicuramente ottenere di più di quello per cui è stata addestrata. Tuttavia, il ML svolge un ruolo importante nel successo dell’IA. Le aziende e i siti web di e-commerce hanno un grande utilizzo sia dell’IA che del ML.

Entrambe queste tecnologie sono irrimediabilmente intrecciate nel tessuto delle nostre vite e ne sentiremo l’impatto ovunque ci troviamo, che si tratti di lavoro o di attività quotidiane.

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Alcune delle principali differenze tra Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico

Ulteriori informazioni sull’apprendimento automatico

Immagini: Canvas


L’autore: Sascha Thattil lavora presso Software-Developer-India.com che fa parte del gruppo YUHIRO. YUHIRO è un’impresa tedesco-indiana che fornisce programmatori ad aziende IT, agenzie e dipartimenti IT.

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