Differenze tra IA, Machine Learning e Deep Learning

L’incidenza dell’Intelligenza Artificiale negli ultimi mesi sta cambiando non solo il mondo della comunicazione, sempre più propenso a creare contenuti in merito, ma anche l’approccio che gli utenti hanno nel cercare informazioni e ottimizzare il lavoro.

L’IA però è una tecnologia generica che spesso viene confusa con il Machine Learning o con il Deep Learning, oggi cercheremo di semplificare il tema ragionando sulle differenze tra IA, Machine Learning e Deep Learning.

Indice

Cos’è l’Intelligenza Artificiale (IA)

Per comprendere meglio cosa siano queste tre espressioni è opportuno suddividere le definizioni singolarmente così da avere un quadro dettagliato e schematico.

Definizione di Intelligenza Artificiale

Cominciamo dal definire l’IA o AI (Intelligenza Artificiale). Troviamo la definizione ufficiale nell’ISO/IEC 42001:2023 che enuncia: “l’intelligenza artificiale è la capacità di un sistema di mostrare capacità umane quali il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività“. Come è facile dedurre, lo scopo dell’IA è, quindi, quello di replicare i processi cognitivi tipicamente dell’uomo utilizzando algoritmi computazionali.

L’OCSE (Organizzazione per la Cooperazione e lo Sviluppo Economico) aggiunge a tale descrizione che l’IA è come un modello implementativo basato su macchine in grado di dedurre, dalle informazioni ricevute, degli output che possono influenzare ambienti virtuali o fisici, con l’obiettivo di soddisfare le richieste dell’uomo.

Queste però sono definizioni teoriche, ragionando sull’aspetto tecnico, l’IA non è altro che una tecnologia che combina software avanzato con hardware specializzato al fine di elaborare enormi volumi di dati attraverso tecniche di Machine Learning e Deep Learning.

Applicazioni pratiche dell’Intelligenza Artificiale

Per capire meglio l’IA è interessante analizzare le applicazioni pratiche in cui la utilizziamo tutti i giorni. Le aziende sviluppano soluzioni IA per gli assistenti virtuali, come Alexa, Siri o Google Assistant; così come per il riconoscimento facciale nell’analisi precoce dei sintomi in campo medico. Si applicano tecniche di intelligenza artificiale anche nell’ottimizzazione dei processi aziendali, come la pianificazione della supply chain (catena di approvvigionamento), beneficiando delle capacità predittive degli algoritmi IA. Per approfondimenti puoi leggere la nostra guida sulle migliori app per Intelligenza Artificiale.

Cos’è il Machine Learning

Oltre all’IA abbiamo però anche l’ML, vediamo meglio di cosa si tratta.

Definizione di Machine Learning

Quando ci riferiamo invece, al Machine Learning (ML) intendiamo un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale basato sull’apprendimento dai dati. Tale soluzione è specializzata sullo sviluppo di algoritmi che imparano modelli predittivi direttamente da un dataset, senza la necessità di programmarli. L’ML, quindi, modifica i parametri in risposta agli stimoli ambientali, senza basarsi su regole fisse.

Come funziona il Machine Learning

Per sviluppare un programma basato sul machine learning è indispensabile addestrare il modello, per farlo sono necessarie: acquisizione dei dati, selezione algoritmica e validazione.

• Acquisizione dati: raccolta e pulizia di dataset rappresentativi;
• Selezione algoritmica: scelta tra approcci supervisionati (classificazione, regressione) o non supervisionati (clustering, dimensionality reduction);
• Validazione: test delle prestazioni su dati non visti durante l’addestramento.

Applicazioni pratiche del Machine Learning

L’ML viene utilizzato soprattutto per il rilevamento delle frodi con l’analisi dei modelli di transazione finanziaria, per i motori di raccomandazione, cioè con suggerimenti su piattaforme come Amazon Rufus o Netflix e soprattutto per l’analisi del sentiment, che nello specifico si occupa della valutazione automatica delle opinioni sui social media. Per maggiori info puoi leggere la nostra guida sulle piattaforme di Machine Learning per l’apprendimento automatico.

Cos’è il Deep Learning

Il Machine Learning è, quindi, un sottoinsieme dell’IA e necessita di un dataset per l’addestramento dei modelli, ma spesso lo si confonde con il Deep Learning. Vediamo perché non sono la stessa cosa.

Definizione di Deep Learning

Il DL (Deep Learning) non è altro che un sottoinsieme del Machine Learning che utilizza le reti neurali artificiali con strati multipli per apprendere gli schemi gerarchici dei dati. A differenza del machine learning, un sistema DL estrae automaticamente le informazioni importanti attraverso processi di astrazione progressiva, proprio come avviene nel processo di pensiero dell’uomo con i neuroni.

Come funzionano le reti neurali nel Deep Learning

Un’architettura DL comprende, quindi, più strati che “comunicando” tra loro permettono un processo di pensiero artificiale per ottenere un risultato quanto più vicino al pensiero dell’uomo. Ci sono però diversi strati (layer in inglese) da considerare:

• Layer di input: riceve dati grezzi (pixel, parole);
• Layer nascosti: da 5 a 1000 strati che trasformano progressivamente i dati;
• Layer di output: produce predizioni o classificazioni finali.

Grazie al backpropagation avviene l’addestramento, che in sintesi si traduce in un sistema che regola migliaia di parametri per ridurre gli errori tra risultati attesi e previsioni.

Applicazioni pratiche del Deep Learning

Come puoi immaginare, più strati ci sono e più sarà complesso e preciso il modello DL, ma concretamente quali sono le applicazioni in cui può essere integrata tale tecnologia? Le implementazioni più ricorrenti sono nella guida autonoma che utilizza CNN (rete neurale convoluzionale) per riconoscere segnali e oggetti, nella traduzione automatica come i modelli Google Translate e soprattutto nella creazione di contenuti (video e foto), come ad esempio DALL-E per le immagini.

Il Ruolo delle reti neurali nell’Intelligenza Artificiale

Abbiamo accennato alle reti neurali per l’apprendimento automatico del DL, ma cosa sono?

Cosa sono le reti neurali?

Possiamo definire le reti neurali come modelli computazionali ispirati al funzionamento del cervello dell’uomo, progettati da neuroni artificiali (nodi) interconnessi tra loro. Le reti neurali artificiali si compongono quindi, di nodi computazionali, neuroni, interconnessi da sinapsi pesate. Ogni singolo neurone può applicare una funzione non lineare all’input per poi generare una risposta in output.

Tipologie di reti neurali

Esistono diversi tipi di reti neurali, le principali sono:

• Reti neurali convoluzionali (CNN) per il riconoscimento di immagini,
• Reti neurali ricorrenti (RNN) per l’elaborazione di dati.
• Reti neurali generative (GAN) per generare contenuti come video e immagini.

Applicazioni pratiche delle reti neurali

Troviamo le reti neurali nell’analisi delle immagini mediche, nel riconoscimento vocale e nell’elaborazione del linguaggio naturale. Il rilevamento di anomalie in radiografia, tecnologie come Alexa e la traduzione automatica e chatbot sono ormai tecnologie utilizzatissime e sfruttano molto bene le reti neurali.

Differenze Chiave tra Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning

Cerchiamo di capire ora, in modo sintetico e semplice le differenze sostanziali tra queste tecnologie.

• IA vs Machine Learning: l’Intelligenza Artificiale rappresenta il concetto generale, mentre l’ML è uno strumento che lo realizza.
• Machine Learning vs Deep Learning: il Machine Learning ha la capacità di usare algoritmi semplici, mentre il Deep Learning si affida a reti neurali complesse.

Esempi comparativi

Quando viene utilizzato un sistema AI generale possiamo beneficiare di una tecnologia che non deve “pensare” troppo, come ad esempio gli assistenti virtuali. Mentre il Machine Learning viene utilizzato per i motori di raccomandazione, come le schermate personalizzate per l’utente quando ha già aggiunto al carrello dei prodotti su un e.-Commerce. Il Deep Learning, con i suoi strati progressivi, è una tecnologia più avanzata che troviamo spesso nella guida autonoma e nella generazione di contenuti.

Il Futuro dell’IA, Machine Learning e Deep Learning

Ti starai chiedendo: ma queste tecnologie che impatto potranno avere in futuro, vero?

Impatti futuri nei settori principali

IA, ML e DL avranno sicuramente un ruolo cruciale nel settore della sanità, dell’automotive e dell’educazione. La diagnosi accurata con il deep learning permette di velocizzare la diagnosi e di ridurre gli errori. Così come il perfezionamento dei veicoli autonomi cambierà l’accessibilità alle nuove auto elettriche. Anche la personalizzazione dell’apprendimento basata su ML per i percorsi formativi potrà modificare la fruizione delle informazioni. Molto però dipenderà dalle risorse a disposizione.

Sfide e opportunità

Sebbene IA, ML e DL siano tecnologie in continua ascesa, ci sono anche sfide difficili da fronteggiare, come l’etica, la privacy dei dati e la disoccupazione tecnologica. Al momento non c’è una regolamentazione definita sulla privacy e il copyright, ma in futuro ci saranno sicuramente novità importanti per una tecnologia che potrà cambiare modo di lavorare, di apprendere e di informarsi.

Conclusioni

Comprendere le differenze e le potenzialità di ciascuna di queste tecnologie è fondamentale per affrontare le sfide future e cogliere le opportunità che il progresso ci offre.

Se hai avuto esperienze dirette con l’Intelligenza Artificiale, o se hai curiosità e domande da condividere, ti invitiamo a raccontarcele scrivendoci dalla sezione Contatti del nostro sito. E per restare aggiornato su novità, guide e approfondimenti sul mondo della tecnologia, iscriviti alla nostra Newsletter.