AI e Machine Learning: quali sono le differenze?

Nel mondo di oggi è comune sentire citare i terminiintelligenza artificialeemachine learning, spesso in modo intercambiabile. Comprendere la differenza tra intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) è fondamentale, soprattutto per i non esperti, poiché chiarisce il valore e le potenziali applicazioni di AI e ML, nonché il loro ruolo nel guidare l'innovazione in tutti i settori.

Sommario

• Cos'è l'intelligenza artificiale?
• Cos'è l'apprendimento automatico?
• Rapporto tra AI e ML
• Vantaggi dell'intelligenza artificiale e del machine learning
• Sfide con AI e ML
• Applicazioni nel mondo reale di AI e ML

Cos'è l'intelligenza artificiale?

L’intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia progettata per replicare il modo in cui la mente umana apprende e funziona. A differenza dei tradizionali programmi per computer, l’intelligenza artificiale può risolvere problemi utilizzando algoritmi o ragionamento logico. La maggior parte dei moderni sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di apprendere e adattarsi in modo indipendente, senza input umano. L’intelligenza artificiale include strumenti che variano in complessità, dai semplici chatbot alle auto a guida autonoma.

Tipi di intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è generalmente divisa in tre categorie in base alla sua capacità di generalizzare e simulare l’intelligenza umana.

• IA ristretta:si tratta di un'intelligenza artificiale specializzata per attività specifiche, come un algoritmo di raccomandazione per una piattaforma di streaming.
• IA generale:IA che ha la capacità di comprendere, apprendere e utilizzare la conoscenza in un'ampia gamma di argomenti, in modo simile agli esseri umani. Questi includono strumenti AI come ChatGPT e Google Gemini.
• IA superintelligente:include un’ipotetica IA che può superare le capacità umane e sovraperformare gli esseri umani in quasi tutti i settori.

Cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico (ML) è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che utilizza dati e statistiche per consentire ai computer di apprendere da numerosi esempi e senza programmazione esplicita. Con dati sufficienti e di alta qualità e il giusto algoritmo di apprendimento, il computer individua modelli nei dati di addestramento per apprendere nuove capacità. Gli algoritmi comuni includono regressione lineare e logistica, alberi decisionali, reti neurali e macchine a vettori di supporto, ciascuno con scopi diversi a seconda dei dati e del risultato desiderato.

Tipi di apprendimento automatico

I modelli ML sono classificati in base al modo in cui apprendono i modelli dai dati di training.

• Apprendimento supervisionato: il modello apprende dai dati etichettati per fare previsioni, ad esempio prevedere i prezzi delle case in base alla metratura. Gli esempi includono il filtraggio dello spam via e-mail e la previsione dei default dei prestiti.
• Apprendimento non supervisionato: il modello tenta di identificare modelli in dati senza etichetta, come i segmenti di clientela. Gli esempi includono la segmentazione della clientela e il rilevamento di anomalie della rete.
• Apprendimento per rinforzo: l'agente impara interagendo con il suo ambiente per massimizzare le ricompense cumulative. Gli esempi includono la robotica o i sistemi di intelligenza artificiale progettati per giocare, come AlphaGo.

Altri approcci estendono o combinano i tre principali tipi di ML. Nell'apprendimento semi-supervisionato, il modello esegue l'addestramento su una piccola quantità di dati etichettati con un pool più ampio di dati non etichettati per rendere l'addestramento più efficiente. Nell'apprendimento autosupervisionato, i modelli imparano a generare le proprie etichette utilizzando dati senza etichetta, il che è utile quando i dati etichettati sono scarsi o non disponibili.

Il rapporto tra AI e ML

AI e ML sono concetti distinti ma interconnessi. Comprendere le differenze tra i due è fondamentale per capire come funzionano individualmente e insieme.

Essenzialmente, il ML è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che fornisce metodi ai sistemi di intelligenza artificiale per adattarsi e apprendere dalle proprie esperienze. Ad esempio, gli assistenti virtuali come Siri o Google Assistant sono sistemi di intelligenza artificiale che utilizzano algoritmi ML per comprendere i modelli vocali e fornire risposte pertinenti nel tempo.

È importante notare che, sebbene tutto il ML rientri nell'ambito dell'intelligenza artificiale, non tutta l'intelligenza artificiale coinvolge l'apprendimento automatico. L’intelligenza artificiale può anche incorporare altri approcci, come i sistemi basati su regole e i sistemi esperti, che non si basano sull’apprendimento dai dati.

Ora che hai compreso la differenza tra AI e ML, esploriamo alcune delle numerose applicazioni di queste tecnologie.

Vantaggi dell'intelligenza artificiale e del machine learning

L'intelligenza artificiale e il machine learning offrono numerosi vantaggi in tutti i settori, migliorando l'efficienza, consentendo insight più approfonditi sui dati, fornendo personalizzazione e contribuendo a ridurre i costi.

Efficienza e automazione

L’intelligenza artificiale e il machine learning possono eseguire attività ripetitive e ad alta intensità di lavoro in modo molto più rapido ed efficiente rispetto agli esseri umani. Ad esempio, l’intelligenza artificiale e il machine learning possono automatizzare attività importanti ma dispendiose in termini di tempo come l’immissione di dati o la classificazione dei documenti. Questo aumento di efficienza può consentire ai lavoratori umani di concentrarsi su attività più strategiche e creative, portando a un notevole risparmio di tempo e a una maggiore produttività.

Approfondimenti sui dati

L’intelligenza artificiale e il machine learning sono incredibilmente efficaci nello scoprire modelli in set di dati grandi e complessi che gli esseri umani potrebbero non rilevare facilmente. Utilizzando sofisticati algoritmi, i modelli ML possono trovare correlazioni, prevedere tendenze future ed estrarre informazioni utili dai dati. Questa capacità decisionale basata sui dati è molto utile quando la complessità dei dati è elevata, cosa comune in settori come la finanza, il marketing e la sanità.

Personalizzazione

Analizzando i dati sulle preferenze individuali, AI e ML possono fornire esperienze personalizzate agli utenti. Ad esempio, i sistemi di intelligenza artificiale vengono utilizzati per fornire suggerimenti di film su Netflix e consigli di prodotti su Amazon. Questo approccio personalizzato favorisce il coinvolgimento del cliente e ne aumenta la soddisfazione.

Riduzione dei costi

L’intelligenza artificiale e il machine learning possono abbassare i costi operativi riducendo la necessità di manodopera umana in determinate aree. Ad esempio, i chatbot riducono al minimo la necessità di grandi team di supporto fornendo un servizio clienti automatizzato. Nel settore manifatturiero, le soluzioni di manutenzione predittiva basate sull'intelligenza artificiale possono identificare i problemi delle apparecchiature prima che diventino problematici, aiutando le aziende a evitare costosi tempi di fermo e riparazioni.

Sfide con AI e ML

Nonostante i loro numerosi vantaggi, l’intelligenza artificiale e il machine learning creano anche sfide che devono essere affrontate per sfruttare appieno il loro potenziale.

Dipendenza dai dati

Per funzionare bene, i sistemi di intelligenza artificiale e ML necessitano di grandi quantità di dati di alta qualità. Senza dati sufficienti, i modelli faticano ad apprendere i modelli in modo accurato, con conseguenti prestazioni scadenti o previsioni inaffidabili. Nei settori in cui la raccolta dei dati è difficile o in cui i problemi di privacy limitano la disponibilità dei dati, questo requisito può diventare un grave ostacolo al successo dell’implementazione e dell’adozione dei sistemi di intelligenza artificiale e ML.

Pregiudizi ed equità

I sistemi di intelligenza artificiale e machine learning possono ereditare pregiudizi dai dati di addestramento, portando a risultati discriminatori e ingiusti. I sistemi addestrati su dati distorti possono avere impatti negativi nel mondo reale, soprattutto in settori come le assunzioni o le forze dell’ordine, dove un processo decisionale equo è fondamentale. L’utilizzo di set di dati diversi e l’implementazione di tecniche di mitigazione dei bias possono aiutare i sistemi di intelligenza artificiale e ML a rimanere imparziali ed equi.

Complessità

Sviluppare, mantenere e interpretare modelli di intelligenza artificiale e machine learning è un'attività complessa e una disciplina specializzata. I modelli di intelligenza artificiale e machine learning sono notoriamente difficili da comprendere, in particolare i sistemi di deep learning, che possono comportarsi come una “scatola nera” o un sistema i cui input e output sono visibili ma non il suo meccanismo interno. Questa complessità può rendere difficile l’adozione e l’implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale se un’organizzazione non dispone di esperti a disposizione.

Preoccupazioni etiche

Come ogni nuova e potente tecnologia di ogni epoca, anche l’intelligenza artificiale e il machine learning creano sfide etiche significative in materia di privacy, sorveglianza e spostamento del lavoro. I modelli di formazione sui dati degli utenti possono invadere la privacy personale, mentre l’automazione del lavoro può portare alla disoccupazione in settori precedentemente immuni da tale interruzione. Bilanciare i vantaggi dell’intelligenza artificiale e del machine learning con considerazioni etiche è fondamentale per garantire che la società ottenga i maggiori benefici senza subire danni ingiustificati.

Applicazioni nel mondo reale di AI e ML

L’impatto trasformativo dell’intelligenza artificiale e del machine learning è innegabile nella maggior parte dei settori, ma quelli che vedono l’impatto più notevole a breve termine includono sanità, banche e produzione.

Assistenza sanitaria

Nel settore sanitario, l’intelligenza artificiale e il machine learning contribuiscono a svolgere compiti critici, come prevedere gli esiti dei pazienti e diagnosticare le malattie. Ad esempio, gli strumenti di intelligenza artificiale vengono utilizzati per analizzare le immagini mediche per aiutare i medici a individuare precocemente le malattie. L’intelligenza artificiale può anche aiutare i professionisti medici a creare piani di trattamento personalizzati basati sui dati dei pazienti.

Bancario

Il settore bancario utilizza l’intelligenza artificiale e il machine learning per migliorare la sicurezza e l’efficienza. Ad esempio, l’intelligenza artificiale viene utilizzata per rilevare le frodi identificando e segnalando modelli di transazioni insoliti in tempo reale. Le banche utilizzano anche modelli ML per analizzare i dati finanziari dei consumatori come parte del processo di credit scoring.

Produzione

L'intelligenza artificiale e il machine learning vengono utilizzati nella produzione per prevedere i guasti delle apparecchiature e ottimizzare la manutenzione. I sistemi di intelligenza artificiale monitorano continuamente le apparecchiature per individuare eventuali guasti imminenti, il che aiuta i produttori a prevenire tempi di inattività imprevisti.