Intelligenza Artificiale (AI) vs. Machine Learning vs. Deep Learning

Intelligenza Artificiale, Deep Learning, Machine Learning… La tecnologia avanza rapidamente ed è normale sentirsi persi se non si ha familiarità. 

Se fino ad oggi pensavi che fossero concetti simili, ci dispiace informarti che ti sbagliavi. In Yeeply abbiamo come scopo di fare chiarezza su queste tre tecnologie, affinchè tu capisca che cosa sono ed in cosa si differenziano. 

Scopri in cosa consiste ognuna di queste, come sono intercorrelate e che utilizzi hanno.

Intelligenza Artificiale: cos’è?

Per dare una definizione di Intelligenza Artificiale (IA), possiamo dire che si riferisce alla capacità di una macchina di imitare le funzioni cognitive fino ad adesso associate esclusivamente agli esseri umani.

Percepire, ragionare, imparare o risolvere problemi, sono alcune delle cose che può fare un’intelligenza artificiale. Nonostante tuttora, quando si sentono questi concetti pensiamo sia fantascienza, questa tecnologia fa già parte della nostra quotidianità. 

Pensa all’integrazione dell’IA nelle  smart homes, per esempio. La sua presenza nell’automatizzazione della casa ci permette di controllare i nostri elettrodomestici, assicurare le nostre abitazioni, e addirittura limitare i nostri consumi. L’obiettivo finale dell’automatizzazione della casa è limitare il bisogno della partecipazione dell’uomo. 

 

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Antecedente dell’Intelligenza Artificiale

Il desiderio di creare macchine che si comportano come umani è stato presente fin dai tempi remoti nella storia dell’uomo. 

Ciononostante, non fu fino alla II Guerra Mondiale che apparve l’intelligenza artificiale moderna con Alan Turing. Questo esperto matematico riuscì a  decifrare il funzionamento dell’Enigma, con la creazione della macchina Bombe. 

Nel 1950 Turing pubblicò l’articolo “Macchina computazionale e Intelligenza”, nel quale gettava le basi dell’intelligenza artificiale, e propose un esperimento conosciuto come il  Test di Turing, che verifica se una macchina può pensare.

A tale proposito un giudice si mette in una stanza e conversa con una macchina. Se la suddetta persona non può distinguere se sta parlando con un umano o una macchina,  si ritiene che sia intelligente.

 

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Esempi di Intelligenza Artificiale

Uno degli utilizzi più conosciuti dell’Intelligenza Artificiale è la robotica, al giorno d’oggi già molto presente in settori como l’industria. Di conseguenza, l’Unione Europea ha già promosso il suo uso generalizzato in altri ambiti, proponendo leggi di robotica che aiutino a risolvere possibili problematiche che possano verificarsi in futuro.

La UE riflette sulle leggi della robotica di Isaac Asimov e suggerisce che i robot siano dotati di un interruttore di emergenza al fine di evitare qualsiasi pericoli agli umani. 

Inoltre, prevede la creazione di uno status giuridico di persona elettronica, che avrà sia diritti che obblighi, tra i quali, la tassazione della previdenza sociale per finanziare aiuti per la disoccupazione , e anche proposte.

Nonostante sia ancora presto per determinare come evolverà la legalità in merito all’Intelligenza artificiale, la verità è che è una tecnologia vicina che in pochi anni rivoluzionerà la nostra quotidianità: attenzione al cliente, veicoli autonomi, robot di assistenza ecc. 

Machine Learning: cos’è?

Mentre l’Intelligenza Artificiale cerca di imitare il ragionamento umano, il Machine Learning o apprendimento automatico va oltre. Questa branca dell’Intelligenza Artificiale è quella che fa sì che le macchine imparino da sole, senza dipendere da ordini. 

In realtà, la “macchina” è un algoritmo che analizza una quantità di dati che sarebbero impossibili da gestire per un essere umano, al fine di identificare schemi. Dunque, il Machine Learning implica che la macchina sia allenata per automatizzare compiti impossibili per un essere umano e, come risultato di questo insegnamento, può realizzare previsioni. 

Questo video spiega come funziona il Machine Learning:

 

Ciononostante, per l’apprendimento della macchina è necessario l’intervento dell’uomo, per convalidare la decisione che ha preso il programma. L’algoritmo si perfeziona poco a poco grazie a queste correzioni.

Esempi del Machine Learning

Il Machine Learning tra noi già da un po’, anche se potresti non esserne consapevole. Il riconoscimento facciale delle foto che pubblichi nei social o i servizi di memorizzazione di cloud, si basano su questa tecnologia.

Sei dipendente dalle piattaforme streaming come Netflix o Spotify? Se è così, riconoscerai i suggerimenti che ogni piattaforma dà in in base ai contenuti che hai visto e alla musica ascoltata.

Il testo previsionale o le risposte automatiche di servizi come Gmail o dei messaggi di LinkedIn sono un’altro dei suoi utilizzi al quale, probabilmente, non avevi fatto caso. Come puoi notare, questa tecnologia fa già completamente parte della nostra quotidianità. Te ne eri accorto?

 

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Deep Learning: cos’è?

Il Deep Learning ed il Machine Learning sono strettamente collegati ma al tempo stesso diversi. Il primo, infatti, potrebbe essere definito come un tipo di Machine Learning, ma ancora più complesso.

Il Deep Learning, o apprendimento profondo, è un insieme di algoritmi che imitano le connessioni neuronali di un cervello umano. In questa tecnologia, la macchina impara da sola, per step o livelli. La profondità dello schema dipenderà dal numero di livelli di cui dispone lo schema.

Quando parliamo di connessioni neuronali nel Deep Learning queste possono essere virtuali o fisiche. Quelle virtuali sono quelle che si creano artificialmente in un computer, mentre per creare connessioni neuronali fisiche si è soliti utilizzare il silicio.

Esempi di Deep Learning

Come succede anche con altre tecnologie, il Deep Learning è già molto presente nella nostra quotidianità. I traduttori intelligenti, gli assistenti vocali come Siri, Google Home, Cortana o la ricerca di immagini simili come fa  Google Photos, sono alcuni degli utilizzi che già sono disponibili. 

Il Deep Learning, però, dispone anche di utilizzi molto promettenti in ambiti come quelli della medicina o dell’investigazione scientifica in generale. Un esempio potrebbe essere l’analisi di immagini mediche come radiografie o risonanze, che migliorano la precisione della diagnosi. Ciononostante gli utilizzi sono infiniti.

Hai compreso le differenze? 

Anche se hanno caratteristiche comuni, puoi notare che l’ Intelligenza Artificiale, il Deep Learning ed il Machine Learning sono  tecnologie diverse ma con un grande potenziale. 

Se sei un’azienda, hai pensato in che modo incorporarle ai tuoi processi lavorativi o nei servizi cliente? Sicuramente possono aiutarti a prendere decisioni migliori o a differenziarti dalla concorrenza. 

Se hai dubbi, richiedi una consulenza ad un partner digitale come Yeeply per scoprire tutto ciò che la tecnologia può fare per te.