Caratteristiche e confronto tra intelligenza artificiale, machine learning e deep learning
Differenza chiave: l’intelligenza artificiale è il tentativo del computer di imitare l’intelligenza umana. Mentre l’apprendimento automatico si concentra sull’analisi di grandi blocchi di dati e sull’apprendimento da essi. Il deep learning, d’altra parte, consente al computer di apprendere, differenziarsi e prendere decisioni come un essere umano.
Intelligenza artificiale, machine learning e deep learning
Intelligenza artificiale (AI, Artificial Intelligence), machine learning (ML) e deep learning (DL) sono sempre più parole d’ordine nel settore informatico. Esse hanno un impatto soprattutto nel settore degli affari e in particolare nel centro di tecnologia dell’informazione. Tuttavia, per un profano questi termini possono creare confusione. A creare confusione si aggiunge il fatto che questi termini sono correlati, il che rende sempre più difficile distinguerli.
Sebbene alcune persone possano temere che questo progresso tecnologico possa portare alla fine del mondo, non si può negare che abbiano implicazioni significative nel mondo di oggi. È l’intelligenza artificiale che ha consentito lo sviluppo di auto a guida autonoma, riconoscimento facciale, ricerca sul web, robot industriali, guida missilistica e persino rilevamento di tumori. Senza l’intelligenza artificiale o l’apprendimento automatico, il mondo sarebbe ancora tornato nei secoli bui. È solo grazie a queste cose che ci stiamo muovendo verso un futuro tecnologico avanzato.
L’intelligenza artificiale (AI) non è un concetto nuovo. Esiste dagli anni ’60, quando è stato sviluppato per sviluppare computer in grado di fare le cose che gli esseri umani sono in grado di fare, come “imparare” e “risolvere i problemi”. Uno degli esempi più famosi di Intelligenza Artificiale è un computer che gioca a scacchi contro un giocatore umano. Questo mostra che il computer è in grado di pensare e pianificare in anticipo.
Gli ambiti attuali dell’intelligenza artificiale includono la comprensione del linguaggio umano, la competizione ad alto livello in sistemi di gioco strategici, come gli scacchi e il go, nonché auto a guida autonoma, percorsi intelligenti nelle reti di distribuzione di contenuti, simulazioni militari e interpretazione di dati complessi .
L’apprendimento automatico, d’altra parte, è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale. Tenta di sviluppare una macchina che possa agire senza programmazione. In AI, una macchina è tipicamente programmata per fare qualcosa. Sebbene la macchina in questo scenario sia intelligente, non impara. L’intelligenza è programmata nel computer, mentre l’apprendimento automatico consente al computer di imparare qualcosa di nuovo, qualcosa che non era programmato per fare.
La macchina o il computer apprende tramite il processo di data mining. Quando nuovi dati vengono inseriti nel computer, il computer analizzerà i dati e assorbirà le informazioni. Può quindi utilizzare tali dati per rilevare modelli nei dati e quindi regolare le azioni del programma di conseguenza. Un esempio di ciò sarebbe il suo utilizzo nel feed di notizie di Facebook. Qui, gli algoritmi non supervisionati osservano le azioni dell’utente e i loro modelli per decidere quale contenuto sarà più rilevante per l’utente. Mostrerà quindi all’utente contenuti più pertinenti, che saranno classificati più in alto nel loro feed di notizie.
Allo stesso modo, il deep learning è un sottoinsieme dell’apprendimento automatico. Nell’apprendimento automatico, il computer è in grado di riconoscere schemi, comprendere il parlato e fare inferenze e previsioni. L’apprendimento profondo porta la capacità del computer di apprendere un passo avanti. Qui, i computer sono in grado di apprendere e conoscere effettivamente le cose, piuttosto che limitarsi a confrontare i dati. I computer sono in grado di apprendere le caratteristiche di qualcosa come un volto. L’apprendimento profondo può anche essere utilizzato per risolvere problemi del mondo reale attingendo a reti neurali che simulano il processo decisionale umano.
Quindi, si può dire che fondamentalmente l’Intelligenza Artificiale è il tentativo del computer di imitare l’intelligenza umana. Mentre l’apprendimento automatico si concentra sull’analisi di grandi blocchi di dati e sull’apprendimento da essi. L’apprendimento profondo, d’altra parte, consente al computer di apprendere effettivamente, differenziarsi e prendere decisioni come un essere umano.
Intelligenza artificiale e IoT
In questi ultimi anni, sia l’apprendimento automatico che l’apprendimento approfondito hanno fatto enormi passi avanti per l’intelligenza artificiale. Tutti e due richiedono enormi quantità di dati raccolti da una miriade di sensori che continuano a riempire l’ecosistema dell’Internet of Things, rendendo migliore quindi l’intelligenza artificiale.
Il miglioramento dell’ecosistema IoT guiderà l’intelligenza artificiale e quindi gli approcci impiegati per una corretta implementazione. Da punto di vista industriale, l’AI può essere applicata per prevedere quando le macchine avranno bisogno di manutenzione o analizzare i processi di produzione per ottenere grandi guadagni di efficienza, e risparmiando così milioni di euro. I consumatori avranno la possibilità di gestire in maniera ottimale i propri tempi e le proprie condizioni.
I progressi tecnologici nel campo dell’elettronica continuano a guidare la simbiosi AI e IoT. Gli sviluppi nell’elaborazione dei computer e nell’archiviazione dei dati hanno permesso di ingerire e analizzare più dati. La riduzione dei chip dei computer e le tecniche di produzione migliorate implicano sensori più economici e potenti. La connettività wireless offre un alto volume di dati a tariffe molto economiche, e consentono a tutti quei sensori di inviare dati al cloud. La nascita del cloud ha permesso inoltre una memorizzazione virtualmente illimitata di questi dati e una notevole capacità computazionale di elaborazione. Tutti questi progressi hanno portato l’intelligenza artificiale sempre più vicino all’obiettivo finale di creare macchine intelligenti che stanno entrando sempre più nella nostra vita quotidiana.
Affinché l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico continuino a progredire in un continuo sviluppo, i dati che guidano gli algoritmi e le relative decisioni devono essere di alta qualità per una corretta interpretabilità.
Differenza tra intelligenza artificiale, machine learning e deep learning
Infine, un confronto tra intelligenza artificiale, machine learning e deep learning: