Differenza tra Intelligenza Artificiale (AI), Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL)

L’evoluzione delle scienze informatiche ha consentito di sviluppare degli algoritmi che possono condurre automaticamente processi di calcolo molto complessi, fino a giungere alla cosiddetta “intelligenza artificiale”. Per Intelligenza Artificiale (AI) si intende un vasto settore delle scienze informatiche che studia e sviluppa algoritmi che dotano le macchine della capacità di autoapprendimento.

Il Machine Learning (ML), sottoinsieme dell’AI, progetta macchine capaci di apprendere dalle operazioni svolte andando a correggere o perfezionare le procedure ricorrenti, una sorta di algoritmi “intelligenti” che copiano la caratteristica distintiva della mente animale e umana di apprendere dagli errori precedentemente commessi. Alla base di ciò vi è una una minuziosa ed estensiva raccolta ed analisi dei dati che, opportunamente processati da sofisticatissimi algoritmi consentono un costante miglioramento delle prestazioni delle macchine.

L’ultima corrente evoluzione del ML è quella del Deep Learning (DL), una scienza che si propone di replicare tramite software le attività neuronali del cervello umano, modellando delle reti neuronali artificiali. Mentre nelle macchine tradizionali gli algoritmi di apprendimento sono lineari, gli algoritmi di Deep Learning sono invece strutturati in una gerarchia di crescente complessità ed astrazione, consentendo ai computer di apprendere con precisione e in tempi più rapidi.
Alle enormi potenzialità degli algoritmi di DL di risolvere i più variegati problemi complessi si contrappone una perdita di controllo da parte dell’uomo circa le sequenze logiche e i processi che hanno portato la macchina al risultato fornito. La macchina si sta in un certo modo emancipando dal suo creatore, rispondendo dei risultati forniti ma diventando sempre meno controllabile.

I Big Data sono strettamente correlati alla cosiddetta Big Analytics e al fenomeno del Deep Learning, tramite i quali i computer apprendono da soli come risolvere complessi problemi avvalendosi di dati e sofisticati algoritmi.
Nell’ambito economico finanziario gli algoritmi svolgono un ruolo fondamentale nell’analisi predittiva per misurare le probabilità di eventi futuri basandosi sui dati presenti. I modelli predittivi stimano la domanda futura, le variazioni dei prezzi, i mutamenti delle preferenze dei clienti, l’evoluzione dei rischi, ecc.
Nel settore della finanza, ad esempio, reti neuronali ed algoritmi “genetici” generano segnali di acquisto e di vendita dei titoli in portafoglio e predicono i fallimenti delle società quotate, dimostrando una accuratezza ed una facilità d’uso persino superiore alle tecniche tradizionali.

I settori che sfruttano al meglio le potenzialità di Machine Learning e Deep Learning

Financial Services

Le banche sfruttano modelli di ML/DL per due obiettivi chiave: identificare insigh tper indirizzare opportunità di investimento o aiutare gli investitori nelle attività di tradinge individuare attività potenzialmente fraudolente. Grazie all’AI, inoltre, accelerano i processi di identificazione mediante la biometria vocale.

Healthcare

Il ML ha iniziato a diffondersi rapidamente nel settore sanitario e del benessere della persona con la grande diffusione di smart wearable e sensoristica: grazie alla raccolta di una grande mole di dati nella quotidianità degli utenti, l’interpretazione corretta dei dati salienti consente di migliorare o affinare le terapie in modo più rapido ed efficace. Grazie al ML/DL inoltre è possibile individuare situazioni anomale e identificare trend che supportano le scelte di cura.

Government

Un settore che ha a disposizione uno storico dati ragguardevole e che può fornire insight di grande valore, specialmente in termini di gestione dei servizi al cittadino e pubblica sicurezza. Con il ML/DL è possibile fare cost saving e identificare per tempo possibili frodi o furti di identità.

Transportation

Grazie al ML/DL è più semplice individuare pattern e trend, aiutando nel processo decisionale di progettazione di nuove strade o collegamenti o nell’efficientamento del traffico, inclusa la prevenzione di incidenti.

Telco e Utilities

Capire in profondità tutte le relazioni con la customer base e disporre di nuovi strumenti in real-time per intervenire sulle nuove opportunità o sul rischio di churn sono i principali obiettivi di queste industry, associati alla capacità di prevenire gli incidenti e la sottrazione indebita di energia o frodi.

Media

Il mondo dell’editoria, dell’entertainment e delle agenzie media sfrutta soluzioni di Natural Language Processing associate al ML/DL per la trascrizione di contenuti multimediali (ad esempio, ma non solo, le news), consentendo successive ricerche per concetti o parole chiave in archivi multimediali anche multilingua.