Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning sono la stessa cosa? Cosa sono con esattezza? E come funzionano?
In questo post risponderò a tutte queste domande e faremo chiarezza su alcune delle espressioni e dei termini più utilizzati negli ultimi tempi.
L’Intelligenza Artificiale (IA)
È la capacità di una macchina di sviluppare abilità prettamente umane, come l’apprendimento, il ragionamento, la pianificazione e anche la creatività.
L’Intelligenza Artificiale permette ai sistemi di comprendere il proprio ambiente e di mettersi in relazione con le condizioni che percepisce al fine di risolvere problemi specifici.
I sistemi di IA analizzano gli effetti delle azioni precedenti e, in base a queste, adattano il proprio comportamento.
Il Machine Learning e il Deep Learning sono le principali tecniche dell’Intelligenza Artificiale.
Queste le tecnologie e le metodologie che permettono all’Intelligenza Artificiale di sviluppare capacità umane e di agire in autonomia:
- Elaborazione del linguaggio naturale, ossia di discorsi e dialoghi e di risposte a domande specifiche;
- Elaborazione delle immagini, ossia il riconoscimento di volti e movimenti e la visione artificiale;
- Apprendimento Automatico o Machine Learning e clusterizzazione, ragionamento e classificazione;
- Interazione sociale;
- Interazione con l’ambiente tramite la localizzazione, le mappature, la navigazione e la pianificazione di movimenti e di percorsi.
Cos’è il Machine Learning?
L’espressione Machine Learning fu coniata nel 1959 da Arthur Lee Samuel, scienziato americano pioniere nel campo dell’intelligenza artificiale.
In italiano è tradotta come Apprendimento Automatico ed è una sottocategoria dell’Intelligenza Artificiale.
Il Machine Learning fa riferimento a una particolare branca dell’informatica che include i meccanismi che permettono a una macchina intelligente di imparare dall’esperienza con il fine di migliorare nel tempo le proprie capacità e le proprie prestazioni.
Quando parliamo di esperienza facciamo riferimento agli algoritmi di Machine Learning, che usano metodi matematico-computazionali per apprendere informazioni direttamente dai dati, senza fare affidamento su modelli matematici ed equazioni predeterminate.
Gli algoritmi di Machine Learning migliorano le loro prestazioni in modo adattivo, ossia mano a mano che, nel tempo, aumentano i modelli da cui apprendere.
Questo vuol dire che la macchina è in grado di imparare a svolgere determinati compiti con sempre maggior efficienza ed efficacia, migliorando le proprie prestazioni e funzioni.
L’Apprendimento Automatico si fonda su una serie di algoritmi che, a partire da nozioni primitive, prendono una specifica decisione e effettuano azioni che hanno appreso nel tempo.
Questi algoritmi di apprendimento automatico oggi sono utilizzati in ogni campo del sapere e dell’attività umana, come la scienza, la medicina, l’astronomia, fino a giungere alle applicazioni di uso quotidiano che riscontriamo, ad esempio, nella domotica e nel riconoscimento vocale.
Quali sono le tre tipologie di Machine Learning?
Ci sono tre tipi di Machine Learning:
- supervised learning;
- unsupervised learning;
- reinforcement learning.
Il supervised learning prende decisioni in base all’attività. L’algoritmo di apprendimento automatico prevede uno specifico comportamento affidandosi all’esperienza passata tramite regressione e classificazione.
Il unsupervised learning prende decisioni in base ai dati. Questo vuol dire che l’algoritmo di apprendimento automatico agisce tramite clustering e individua le similitudini e le strutture nascoste all’interno dei dati.
Il reinforcement learning prende decisioni in base all’ambiente. L’algoritmo di apprendimento automatico impara a sviluppare reazioni allo specifico ambiente e, sulla base di queste, ad attuare comportamenti intelligenti.
Cos’è il Deep Learning?
ll Deep Learning o Apprendimento Profondo è una sottocategoria del Machine Learning.
Si tratta di una tecnica di apprendimento in cui le reti neurali artificiali sono esposte a enormi quantità di dati. In questo modo possono imparare a svolgere compiti autonomamente e orientandosi al miglioramento continuo.
La differenza tra il Machine Learning e il Deep Learning è che il primo necessita di un pre-processamento dei dati e di modelli di riferimento che permettono di individuare la soluzione migliore.
Nel Deep Learning, invece, il processo di estrazione delle caratteristiche a partire da dati grezzi non necessita di un sistema di relazione preventivo e preesistente ma avviene in modo autonomo.
In pratica, è lo stesso sistema a individuare questo sistema di relazione grazie alle reti neurali artificiali.
Le reti neurali artificiali si basano sul modello della rete neurale biologica, che ricreano servendosi di una serie di algoritmi che combinano tra di loro, dando vita a una struttura multistrato.
Le reti neurali artificiali sono strutture complesse e dinamiche, capaci di adattarsi agli stimoli che ricevono e di generare, a loro volta, uno stimolo.
Con il Deep Learning le macchine apprendono in modo più profondo, ossia basato su più livelli, sfruttando gli strati nascosti delle reti neurali artificiali per creare più livelli di astrazione.
A ogni strato si aggiungono informazioni e dati utili per fornire risposte affidabili: in questo modo la rete diventa in grado di imparare a risolvere problemi complessi di riconoscimento degli schemi.
Conclusioni
Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning sono già da tempo intrise nella nostra quotidianità. Ti basti pensare ai sistemi di comando vocale con cui attivi il tuo smartphone e gli chiedi di compiere azioni specifiche.
I campi di applicazione di Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning sono davvero infiniti e hanno potenzialità enormi.
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