L'intelligenza artificiale sta rapidamente diventando la tecnologia di riferimento del decennio, rivoluzionando settori diversi come l'agricoltura, la sanità, l'istruzione, i trasporti e persino l'intrattenimento. Per questo motivo, l'AI è diventata un argomento di grande interesse, catturando sia l'immaginario del pubblico sia l'attenzione dei leader del settore. Tuttavia, sebbene molte persone associno l'AI a strumenti come l'AI generativa (ad esempio ChatGPT di OpenAI o la generazione di immagini di Midjourney), l'AI come concetto è molto più ampio e comprende qualsiasi tecnologia che consenta alle macchine di imitare l'intelligenza umana.
In questo campo in espansione della tecnologia, il machine learning (ML) è un sottoinsieme vitale. I termini AI e ML vengono spesso utilizzati in modo intercambiabile, ma ML si riferisce a un approccio distinto all'interno dell'AI, incentrato sull'apprendimento dai dati.
Innanzitutto, è importante riconoscere che AI è un termine generico; descrive un concetto ampio che include qualsiasi teoria, tecnologia, tecnica esistente che consenta alle macchine di imitare aspetti dell'intelligenza umana (come il processo decisionale, la risoluzione dei problemi, l'apprendimento, la percezione ecc.). Sfruttando grandi quantità di dati, potenza di calcolo e algoritmi sofisticati, i sistemi di intelligenza artificiale possono identificare modelli e prendere decisioni informate con un intervento umano minimo.
L'AI moderna comprende una vasta gamma di approcci, dai tradizionali sistemi basati su regole, come alberi decisionali con codifica manuale e algoritmi genetici, ai modelli avanzati di machine learning che apprendono costantemente dai dati. Sebbene molte moderne applicazioni di AI si concentrino sull'apprendimento basato sui dati, non tutte le AI lo richiedono; alcuni approcci, come gli algoritmi di ricerca operativa per la pianificazione e la determinazione dei prezzi, possono essere considerati AI anche se non si basano sul machine learning.
La distinzione fondamentale nell'AI moderna risiede spesso nella capacità di apprendere e adattarsi, un tratto distintivo delle tecnologie di machine learning.
Considerando che "intelligenza artificiale" è un termine così inclusivo, non dovrebbe sorprendere che il machine learning sia incluso nella definizione di AI. In effetti, il ML è un sottoinsieme dell'AI, una tecnologia di supporto che si concentra sullo sviluppo di algoritmi in grado di apprendere dai dati e di formulare previsioni basate su di essi. A differenza dei tradizionali sistemi basati su regole, gli algoritmi di ML identificano modelli in grandi set di dati e migliorano le loro prestazioni nel tempo (idealmente senza correzione umana). Questa capacità consente alle macchine di diventare più intelligenti e autonome man mano che elaborano più dati.
Utilizzando dati storici, i modelli di ML possono fare previsioni accurate e fornire dati fruibili, promuovendo così efficienza e innovazione in vari settori.
L'intelligenza artificiale e il machine learning condividono numerose caratteristiche fondamentali, pur essendo termini distinti che fanno riferimento ad aspetti diversi delle tecnologie intelligenti. Tra le somiglianze più importanti ci sono:
- Entrambi si basano sui dati
Sia i sistemi di AI che quelli di ML necessitano di notevoli quantità di dati per funzionare efficacemente, utilizzando tali dati per generare output complessi e prendere decisioni informate. - Entrambe sono discipline che rientrano nel campo dell'informatica
AI e ML sono rami dell'informatica focalizzati sulla creazione di sistemi in grado di analizzare e interpretare i dati in modo complesso. - Entrambe impiegano una risoluzione dei problemi simile a quella umana
AI e ML sono progettati per affrontare compiti che solitamente richiedono l'intelligenza umana, come il processo decisionale, il riconoscimento di schemi e l'apprendimento dall'esperienza. - Entrambe trovano applicazione praticamente in ogni settore
Le tecnologie di AI e ML sono utilizzate in vari settori, tra cui sanità, finanza, agricoltura e intrattenimento, per promuovere innovazione ed efficienza.
AI e ML hanno molto in comune, quindi non c'è da stupirsi che vengano spesso trattati come un unico concetto. Tuttavia, sebbene AI e ML siano strettamente correlati, esistono diverse differenze degne di nota che distinguono l'una dall'altro:
- Hanno obiettivi primari diversi
L'AI mira a creare sistemi che svolgano compiti che richiedono l'intelligenza umana, come il processo decisionale e la risoluzione dei problemi. Il ML supporta l'AI concentrandosi specificamente sullo sviluppo di algoritmi che consentano ai sistemi intelligenti di apprendere dai dati per formulare previsioni o decisioni. - Hanno un ambito di responsabilità diverso
L'AI mira a creare sistemi in grado di simulare un'intelligenza e un comportamento simili a quelli umani, abbracciando qualsiasi approccio che raggiunga questo obiettivo. Il ML si concentra specificamente sullo sviluppo di algoritmi che apprendono e migliorano dai dati. Sebbene alcune applicazioni di AI come l'elaborazione del linguaggio naturale, l'automazione basata sull'AI e l'analisi predittiva possano essere realizzate utilizzando tecniche di ML, possono anche essere implementate utilizzando approcci non ML, a seconda della soluzione richiesta. - Utilizzano metodi diversi
L'AI utilizza diverse tecniche, come sistemi basati su regole, algoritmi genetici e reti neurali, per simulare l'intelligenza umana da diverse angolazioni. Il ML coinvolge sempre i dati. I metodi di ML sono suddivisi in apprendimento supervisionato, non supervisionato e di rinforzo, e tutti comportano sottili variazioni nel modo in cui i modelli vengono addestrati sui dati disponibili. - Sono implementati in modi diversi
L'AI può coinvolgere sistemi complessi che integrano una vasta gamma di tecnologie, spesso accessibili tramite interfacce di programmazione delle applicazioni (API). Spesso occorrono anni di ricerca e grandi quantità di risorse per sviluppare e implementare una soluzione di AI, motivo per cui gli utenti preferiscono generalmente lavorare con opzioni predefinite. Il ML richiede una progettazione meno specifica per il problema e riduce la necessità di codice per soluzioni specializzate; si basa al contrario sui dati, con la conseguente complessità legata alla raccolta, alla preparazione e al mantenimento di set di dati di qualità. - Hanno requisiti di dati diversi
Mentre i sistemi di ML dipendono intrinsecamente dai dati per l'addestramento dei modelli e la loro efficacia è direttamente legata alla quantità e alla qualità dei dati di addestramento, i sistemi di AI possono essere sviluppati con o senza dati. Alcuni approcci di AI, come i sistemi basati su regole e gli algoritmi genetici, possono funzionare esclusivamente attraverso la logica programmata e il calcolo evolutivo, senza richiedere dati di addestramento. Quando i sistemi di AI utilizzano i dati, spesso lo fanno a fini di ottimizzazione e perfezionamento, anziché come elementi fondamentali per il loro funzionamento principale. Nel ML, invece, è essenziale disporre di set di dati diversificati e completi, poiché la capacità del modello di apprendere schemi e fare previsioni accurate si basa interamente sui dati su cui viene addestrato.
Come già detto, il ML rappresenta un sottoinsieme fondamentale nell'ambito più ampio dell'AI. L'AI comprende un'ampia gamma di tecnologie e tecniche progettate per creare sistemi in grado di svolgere compiti che in genere richiedono l'intelligenza umana, mentre il ML si concentra specificamente sullo sviluppo di algoritmi che consentono alle macchine di apprendere, identificare schemi nei dati e fare previsioni o prendere decisioni senza essere programmate esplicitamente per ogni nuovo compito. In altre parole, il machine learning consente l'evoluzione degli strumenti di AI.
Un altro modo per considerare questa connessione è riconoscere che l'AI fornisce il quadro generale e gli obiettivi per creare un comportamento intelligente, mentre il ML offre gli strumenti e i metodi per raggiungere questi obiettivi attraverso l'apprendimento basato sui dati. Ad esempio, un sistema di AI progettato per la traduzione utilizza algoritmi di apprendimento automatico per migliorarne l'accuratezza, imparando da grandi set di dati di testo multilingue.
La capacità del ML di elaborare e apprendere da grandi quantità di dati migliora l'adattabilità e la funzionalità dei sistemi di AI. Tecniche come le reti neurali e il deep learning, che sono esse stesse sottoinsiemi del ML, conferiscono all'AI il potere di completare attività sempre più complesse e sfaccettate con efficienza e precisione maggiori. L'AI generativa (GenAI) è un'applicazione relativamente nuova del machine learning nell'AI, che impiega algoritmi che consentono agli strumenti della GenAI di scoprire schemi che possono poi utilizzare per generare nuovi contenuti sotto forma di immagini, testo, video e altro ancora.
Nonostante siano tecnologie relativamente giovani, l'AI e il ML sono tecnologie potenti che hanno già dimostrato il loro valore. Ecco le funzionalità rese possibili dall'integrazione di AI e ML in soluzioni unificate:
- Analisi predittiva
Ciò consente alle organizzazioni di prevedere tendenze e comportamenti analizzando i dati storici per scoprire relazioni di causa ed effetto. Aiuta le aziende a prendere decisioni informate e ad anticipare i risultati futuri - Riconoscimento vocale e comprensione del linguaggio naturale
I sistemi di AI e ML sono in grado di identificare ed elaborare il linguaggio parlato e di comprendere testi scritti o parlati. Questa capacità è fondamentale per gli assistenti virtuali, i chatbot basati su AI e applicazioni a controllo vocale. - Analisi della percezione
L'AI e il ML possono analizzare i dati di testo per determinare la percezione espressa, classificandola come positiva, negativa o neutra. Questo è utile per valutare le opinioni dei clienti e migliorare il servizio clienti.
- Motori di raccomandazione
Questi sistemi analizzano i dati degli utenti per suggerire prodotti o contenuti a cui potrebbero essere interessati. Migliorano l'esperienza utente e stimolano il coinvolgimento su piattaforme come siti di e-commerce e servizi di streaming. - Elaborazione di immagini e video
L'AI e il ML possono riconoscere e interpretare oggetti, volti e attività in immagini e video. Questa capacità è utilizzata in varie applicazioni, tra cui la sicurezza e la moderazione dei contenuti.
- Automazione
L'AI e il ML automatizzano i compiti di routine, aumentando l'efficienza e migliorando la produttività umana. Questo è applicabile in settori come quello manifatturiero, dove ottimizzano i processi di produzione e la manutenzione predittiva. - Rilevamento delle frodi
Queste tecnologie vengono impiegate per identificare schemi e attività insoliti che potrebbero indicare un comportamento fraudolento. Questo è essenziale in settori quali la finanza e l'e-commerce (tra gli altri) per proteggersi dalle frodi e garantire la sicurezza delle transazioni. - Analisi dei dati avanzata
L'AI e il ML consentono alle organizzazioni di estrarre informazioni preziose in modo più efficace. Questo ha il potenziale di supportare un processo decisionale strategico e di stimolare l'innovazione praticamente in ogni settore.
Le applicazioni di AI e ML in ambito aziendale sono vaste e in continua espansione e stanno trasformando i settori attraverso il miglioramento dell'efficienza, della precisione e dell'esperienza dei clienti. Ecco alcuni dei modi principali in cui le organizzazioni odierne stanno impiegando queste tecnologie:
- Settore bancario
L'AI e il ML migliorano il rilevamento delle frodi analizzando gli schemi di transazione e identificando le anomalie. Semplificano inoltre il servizio clienti tramite chatbot e automatizzano la valutazione del rischio e il punteggio di credito. - Vendita al dettaglio ed e-commerce
Queste tecnologie personalizzano le esperienze di acquisto attraverso motori di raccomandazione, ottimizzando al contempo la gestione dell'inventario e migliorando il servizio clienti attraverso l'uso di assistenti virtuali. - Servizi finanziari
AI e ML consentono analisi predittive delle tendenze di mercato, sistemi di trading automatizzati e un rilevamento accurato delle frodi. - Sistema sanitario
L'AI aiuta nella diagnosi analizzando le immagini mediche, prevedendo gli esiti per i pazienti e fornendo piani di trattamento personalizzati. Il ML aiuta a gestire le cartelle cliniche dei pazienti e a prevedere le epidemie. - Telecomunicazioni
AI e ML migliorano l'ottimizzazione della rete, la manutenzione predittiva e l'automazione del servizio clienti, migliorando l'efficienza operativa complessiva. - Gestione della filiera
Queste tecnologie ottimizzano la logistica, prevedono la domanda e gestiscono l'inventario, riducendo i costi e migliorando al contempo i tempi di consegna.
- Produzione
AI e ML automatizzano il controllo qualità, la manutenzione predittiva e la pianificazione della produzione, ottimizzando la produttività e riducendo al minimo i tempi di fermo delle apparecchiature.
L'intelligenza artificiale e il machine learning sono concetti distinti, ma sono anche intrinsecamente connessi. Le aziende traggono i massimi vantaggi dall'utilizzo congiunto di queste tecnologie, poiché si completano a vicenda migliorando l'efficienza, il processo decisionale, l'esperienza dei clienti e molto altro ancora.
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