Potresti aver sentito persone usare l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico in modo intercambiabile, ma ci sono alcune differenze distinte tra i due concetti. Dalle discussioni tecnologiche ai titoli delle notizie, AI e ML sono usati come sinonimi. Sebbene entrambi siano strettamente correlati, dobbiamo ricordare che l’intelligenza artificiale (intelligenza artificiale) e l’apprendimento automatico sono livelli diversi che alimentano i sistemi intelligenti. A questo proposito, esaminiamo il confronto tra AI e Machine Learning.
Cos’è l’intelligenza artificiale?
Nella mia spiegazione sull’intelligenza artificiale (AI), ho menzionato che l’intelligenza artificiale è un concetto ampio e il suo scopo è creare macchine o sistemi informatici in grado di eseguire compiti che richiedono l’intelligenza umana. Il termine “intelligenza artificiale” fu coniato nel 1956 al Dartmouth College, dove i ricercatori si riunirono ed esplorarono se le macchine potessero simulare le capacità cognitive umane.
Esistono molti tipi di IA, inclusa l’IA ristretta, che può eseguire attività specifiche come la traduzione o filtrare lo spam dalla tua casella di posta elettronica. Successivamente, hai l’AGI (Intelligenza Generale Artificiale) che può eguagliare gli esseri umani nei compiti cognitivi. E poi l’ASI (Superintelligenza Artificiale) può superare le capacità umane, che è ancora un concetto teorico. Lo scopo principale di tutti questi sistemi di intelligenza artificiale è simulare la mente umana.
Per consentire ai sistemi informatici di imitare il comportamento umano, i sistemi di intelligenza artificiale possono utilizzare una delle tante tecniche: regole preprogrammate, apprendimento dai dati, algoritmi predefiniti, alberi decisionali e altro ancora. Non ci sono ostacoli su come raggiungere l’intelligenza artificiale.
Cos’è l’apprendimento automatico?
Il Machine Learning (ML), invece, è un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale. È una delle tecniche che consentono alle macchine di apprendere modelli dai dati anziché essere programmate esplicitamente con regole. Fondamentalmente, mentre l’intelligenza artificiale è un concetto ampio, il machine learning è un approccio specifico che consente ai sistemi di intelligenza artificiale di apprendere automaticamente dai dati.
Nell’apprendimento automatico, i sistemi di intelligenza artificiale migliorano le loro prestazioni attraverso l’esperienza. Il primo è l’apprendimento supervisionato che addestra algoritmi su dati etichettati, come insegnare a un filtro e-mail mostrandogli migliaia di e-mail contrassegnate come “spam” o “non spam”. Successivamente, l’apprendimento non supervisionato significa che viene addestrato su dati senza etichetta. Il sistema di intelligenza artificiale trova automaticamente modelli nascosti all’interno dei dati e impara dall’esperienza.
Più recente è l’apprendimento per rinforzo che insegna i sistemi di intelligenza artificiale attraverso tentativi ed errori. Quando si ottiene la risposta giusta si premia il sistema e quando si sbaglia si applica una penalità. In questo modo, un sistema di intelligenza artificiale viene sviluppato attraverso l’apprendimento automatico.
AI vs Machine Learning: differenze chiave
Se ancora non riesci a capire la differenza tra AI e Machine Learning, lascia che ti faccia un esempio. Pensa all’intelligenza artificiale come alla destinazione finale, mentre il machine learning è uno dei veicoli per raggiungerla. La creazione di un sistema di intelligenza artificiale intelligente è l’obiettivo finale, mentre il machine learning è l’approccio attraverso il quale si raggiunge tale obiettivo.
Attualmente, il Machine Learning è il modo più efficace per creare un sistema di intelligenza artificiale intelligente. Ora ti starai chiedendo: cos’è allora il Deep Learning? Bene, il deep learning è il sottoinsieme del machine learning in cui vengono utilizzate le reti neurali. È ancora più efficace nell’addestrare i sistemi di intelligenza artificiale intelligenti. I chatbot AI come ChatGPT e Gemini sono alimentati da algoritmi di Deep Learning e dall’architettura Transformer.
Detto questo, ecco una tabella completa che distingue tra AI e Machine learning.
| Definizione | Un concetto ampio il cui obiettivo è creare macchine intelligenti | Un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che impara dai dati |
| Ambito | Include tutte le tecniche per creare l’intelligenza artificiale | Il machine learning è un approccio specifico all’interno dell’intelligenza artificiale |
| Obiettivo | Simula l’intelligenza umana | Consentire alle macchine di imparare dall’esperienza |
| Attuazione | Può utilizzare regole, logica, ML o qualsiasi altro metodo | Utilizza algoritmi per trovare modelli nei dati |
| Requisito dei dati | Non sempre dipendente dai dati | Fortemente dipendente dai dati per la formazione |
| Flessibilità | Può essere rigido o adattivo | Si adatta e migliora nel tempo con l’esperienza |
La distinzione tra intelligenza artificiale e machine learning
La distinzione tra AI e Machine Learning è importante perché l’AI comprende tutti i sistemi intelligenti (qualunque sia la tecnica utilizzata) mentre il Machine Learning utilizza un approccio specifico. Un semplice chatbot basato su regole è un sistema di intelligenza artificiale, così come ChatGPT.
Tuttavia, è importante notare che ChatGPT è stato addestrato utilizzando l’apprendimento automatico, il che significa che ha imparato a rispondere dai dati. Per riassumere, tutti i modelli di machine learning sono sistemi di intelligenza artificiale, ma non tutti i sistemi di intelligenza artificiale utilizzano l’apprendimento automatico.