Qual è la differenza tra AI e ML

Senza dubbio hai già sentito i termini "intelligenza artificiale" e "apprendimento automatico". E se non l'hai fatto, lo farai presto. Entro il 2021, si stima che l'80% delle nuove tecnologie sarà basato sull'intelligenza artificiale. E il 37% delle organizzazioni a livello globale utilizza una qualche forma di intelligenza artificiale per migliorare le proprie operazioni quotidiane.

Amazon, ad esempio, ha utilizzato l'apprendimento automatico per ridurre i tempi di spedizione di oltre il 225%. Quindi, se non sei sicuro di cosa significhino questi termini e quale sia la differenza tra loro, non preoccuparti, siamo qui per aiutarti.

Nei prossimi paragrafi ci addentreremo nella differenza tra apprendimento automatico e intelligenza artificiale(1), sperando di far luce su questo argomento a volte confuso. Esamineremo anche brevemente il significato di ciascun termine e forniremo alcuni esempi di diversi tipi di intelligenza artificiale e diversi tipi di apprendimento automatico. Infine, discuteremo del motivo per cui i due termini sono usati in modo intercambiabile in primo luogo.

• Breve comprensione dell'IA
• Diversi tipi di intelligenza artificiale
• Breve comprensione di ML
• Diversi tipi di apprendimento automatico
• Differenza tra AI e ML
• Perché le aziende tecnologiche utilizzano AI e ML?
• Pensieri finali

Una breve panoramica dell'IA

L'intelligenza artificiale, o AI, si riferisce all'imitazione dell'intelligenza umana da parte di una macchina artificiale. La macchina possiede un cervello computerizzato in grado di apprendere e risolvere problemi in una capacità simile al cervello umano.

L'intelligenza artificiale è un termine generico piuttosto ampio che comprende diversi sottoinsiemi, qualcosa che è importante ricordare perché ci torneremo più avanti.

L'obiettivo dell'IA è davvero quello di replicare non solo le capacità di risoluzione dei problemi, ma anche le capacità decisionali del cervello umano. Ciò può essere ottenuto attraverso l'uso di algoritmi, che sono essenzialmente un insieme di regole che delineano ciò che il computer fa in una determinata situazione.

Puoi considerare gli algoritmi come una sorta di ricetta che il computer deve seguire quando tutti gli ingredienti sono presenti.

L'intelligenza artificiale può essere suddivisa in tre tipi:

• IA stretta

  L'IA stretta, come suggerisce il nome, ha un focus molto ristretto. A volte viene anche definita "IA debole". Un esempio di intelligenza artificiale ristretta potrebbe essere Siri o Google Assistant. L'IA stretta rappresenta il punto in cui ci troviamo attualmente con l'intelligenza artificiale nella tecnologia.

• Generale AI

  Il secondo tipo di intelligenza artificiale è l'intelligenza artificiale generale (AGI). Questo tipo di intelligenza artificiale si verifica quando le capacità di un computer possono eguagliare le capacità del cervello umano. Sotto AGI, i computer sarebbero in grado di risolvere problemi e ragionare in modo indipendente, prendere decisioni e persino pensare creativo.

• Super IA

  Il terzo tipo di IA è la superintelligenza artificiale (ASI). Probabilmente hai abbastanza familiarità con questo tipo, anche se attualmente non esiste. Sotto l'ASI, le macchine sviluppano capacità intellettuali che vanno oltre ciò che il cervello umano può ottenere.

  Se hai mai visto la serie Terminator, capisci perché questo potrebbe essere problematico. La realtà è, tuttavia, che molti esperti prevedono che l'ASI sarebbe effettivamente di enorme beneficio per la razza umana.

Una breve panoramica di ML

Ricordi quando abbiamo parlato di come l'intelligenza artificiale avesse diversi sottoinsiemi? Bene, l'apprendimento automatico, o ML, è uno di questi. L'apprendimento automatico è la capacità di una macchina di apprendere dai dati. Naturalmente, la macchina deve essere prima programmata. Ma una volta che gli algoritmi appropriati sono in atto e la macchina ha accesso ai dati, può iniziare ad apprendere.

L'apprendimento automatico esiste ed è in realtà piuttosto comune nel nostro mondo di oggi. La correzione automatica è un esempio di ML nella vita moderna, così come un filtro antispam. Questi programmi sono tutt'altro che senzienti, ma possiedono la capacità di modificare il proprio comportamento in base a nuovi dati. Se suona molto simile all'IA ristretta, è perché lo è. L'apprendimento automatico è un esempio di intelligenza artificiale ristretta.

L'apprendimento automatico può essere suddiviso in quattro diverse categorie:

• Supervisionato

  Questo tipo di ML implica l'uso di set di dati etichettati. Una volta che i dati insegnano alla macchina un determinato modello o insieme di caratteristiche, la macchina può prevedere un risultato.

• Senza supervisione

  L'apprendimento automatico non supervisionato consiste nell'ordinare i dati esistenti senza etichetta. Un algoritmo di apprendimento automatico senza supervisione può insegnare a un computer a separare i dati in gruppi diversi in base a relazioni o schemi.

• Semi-sorvegliato

  L'apprendimento automatico semi-supervisionato si trova da qualche parte tra i due. Questo tipo di apprendimento automatico entra in gioco quando i set di dati hanno componenti etichettati e non etichettati. Le previsioni fornite nell'apprendimento automatico semi-supervisionato tendono ad essere le più accurate di tutti i tipi di apprendimento automatico.

• Rinforzo

  Questo tipo di apprendimento per rinforzo è simile al tipo di apprendimento per rinforzo a cui partecipano gli esseri umani. Nell'apprendimento per rinforzo, viene assegnata una ricompensa quando viene determinata la migliore linea d'azione. L'obiettivo della macchina è prendere decisioni che massimizzino la ricompensa.

Differenze chiave tra Intelligenza Artificiale e Machine Learning

Dopo tutto ciò, ti starai chiedendo: in che modo queste cose sono diverse? Ci sono alcune caratteristiche chiave che possono rendere la distinzione più facile da ricordare.

• Scopo

  Una cosa da tenere a mente è la portata. L'intelligenza artificiale ha una portata molto ampia. L'apprendimento automatico, d'altra parte, ha un ambito molto più ristretto: queste macchine possono padroneggiare un determinato compito, ma non possono fare molto altro.

• Obiettivi

  Un'altra differenza fondamentale tra l'apprendimento artificiale e l'apprendimento automatico è che i due hanno obiettivi molto diversi. Quando si parla di intelligenza artificiale, in particolare AGI o ASI, l'obiettivo è creare un computer in grado di prendere decisioni e pensare senziente. Con l'apprendimento automatico, l'obiettivo è semplicemente che la macchina sia in grado di prevedere con precisione un risultato in base ai dati passati.

• Tipo di set di dati

  Inoltre, l'intelligenza artificiale può gestire tutti i tipi di dati: strutturati, non strutturati e semi-strutturati. L'apprendimento automatico, in alternativa, può dare un senso solo a dati strutturati e semi-strutturati. Inoltre, mentre sia l'IA che il ML implicano l'autocorrezione, solo l'IA implica il ragionamento.

• Saggezza vs Conoscenza

  Si potrebbe anche dire che l'intelligenza artificiale implica l'acquisizione di saggezza e intelligenza, mentre l'apprendimento automatico mira alla conoscenza.

• Risultato

  L'intelligenza artificiale esaminerà più risultati e sceglierà quello migliore. L'apprendimento automatico sceglierà quella che vede come l'unica soluzione, indipendentemente dal fatto che sia la migliore.

• Coscienza

  In realtà, al centro della differenza tra apprendimento automatico e intelligenza artificiale c'è il pensiero senziente. L'apprendimento automatico non richiede un computer per sviluppare la propria coscienza. L'intelligenza artificiale richiede che la macchina sia in grado di sentire e pensare indipendentemente dalla sua programmazione per adattarsi alle capacità del cervello umano.

Perché le aziende tecnologiche tendono a utilizzare IA e ML in modo intercambiabile?

Le aziende tecnologiche utilizzano l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico in modo intercambiabile perché decenni fa l'obiettivo era principalmente lo sviluppo della vera intelligenza artificiale: AGI e ASI. A quel tempo, intorno al termine iniziò a svilupparsi uno stigma negativo. Questo stigma potrebbe aver avuto a che fare con la rappresentazione dell'ASI nei film, in TV e nei media.

Per questo motivo, con l'avanzare della tecnologia iniziarono ad emergere altri termini. Termini come machine learning e deep learning iniziarono a emergere, con le persone che li usavano in modo intercambiabile con l'IA ristretta.

Il problema è che ML è in realtà solo sinonimo di AI ristretta. Una volta che il generale artificiale e la superintelligenza diventeranno un contendente, è probabile che la distinzione tra ML e AI diventerà più importante e i termini diventeranno naturalmente meno intercambiabili.

Pensieri finali

L'apprendimento automatico è dove la tecnologia AI è oggi. L'intelligenza artificiale rappresenta dove potrebbe essere domani. Se hai bisogno di aiuto per mantenere i termini chiari, ricorda che l'apprendimento automatico implica l'insegnamento a una macchina per imparare.

Queste macchine eseguono un singolo compito estremamente bene. L'intelligenza artificiale, d'altra parte, implica la replica della mente umana. Queste macchine potrebbero, in teoria, svolgere una varietà di compiti altrettanto bene, se non meglio, di un essere umano.

Alla fine, la differenza tra i due diventerà più ampia e più facile da distinguere con il passare degli anni.

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