Machine Learning e Intelligenza Artificiale, quali sono le differenze?

Machine Learning e Intelligenza Artificiale sono due termini che ormai sempre più spesso emergono quando si parla di tecnologia e progresso.
Apparentemente simili e strettamente connessi tra loro, non sono in realtà sinonimi ma hanno delle caratteristiche che li differenziano rendendoli due concetti ben distinti e diversi.

Come funzionano, quindi, queste tecnologie? A cosa servono e cosa hanno in comune?

Vediamo in questo articolo tutti i dettagli.

Cos’è l’Intelligenza Artificiale?

L’Intelligenza Artificiale è la capacità di una macchina, di un computer o di un sistema di imitare le funzioni cognitive dell’essere umano, basandosi sulla matematica e la logica per simularne il pensiero.
È quindi una tecnologia innovativa con cui eseguire numerose operazioni prima riservate al solo intelletto umano, quali l’apprendimento, la risoluzione di un problema, la comprensione del linguaggio, la pianificazione di eventi e il riconoscimento di stimoli visivi e sonori.

Una risorsa potenzialmente illimitata con cui si possono raggiungere traguardi innovativi in numerosissimi settori.
Pensando al futuro sono quattro i tipi di Intelligenza Artificiale che si possono delineare:

• Macchine reattive: i sistemi base di AI sono definiti reattivi e non si basano su esperienze pregresse per prendere delle decisioni. Reagiscono agli stimoli presenti senza affidarsi ad alcun tipo di memoria e possono eseguire solo le azioni per cui sono stati programmati.
• Macchine con memoria limitata: agiscono basandosi sul ricordo di eventi passati e su dati già immagazzinati.
• La teoria della mente: sono il prototipo delle macchine del futuro, capaci di comprendere ciò che le circonda e di maturare pensieri ed emozioni. Sapranno agire in maniera consapevole, tenendo conto di fattori esterni di qualsiasi natura, quali – per esempio – le sensazioni, le intenzioni e l’etica.
• Macchine autocoscienti: le macchine avranno una coscienza a tutti gli effetti e saranno in grado di rappresentare se stesse. È il massimo livello di sviluppo a cui si può aspirare.

Ad oggi l’Intelligenza Artificiale ha già raggiunto importanti traguardi e comprende il Machine Learning, il Deep Learning e le reti neurali.

Machine Learning, cos’è e a cosa serve

Il Machine Learning, o apprendimento automatico, è un ambito dell’Intelligenza Artificiale che racchiude metodi e tecniche che negli anni si sono sviluppati nel campo della matematica, della statistica e dell’informatica.

In ambito informatico il Machine Learning può essere definito come una sorta di variante della programmazione tradizionale con cui i sistemi apprendono in modo autonomo senza istruzioni esplicite e regole predeterminate nel codice.
Serve quando non è possibile risolvere i problemi progettando e programmando algoritmi espliciti e per funzionare necessita di grosse moli di dati e di infrastrutture affidabili, facilmente scalabili e con grandi capacità di risorse.

Il Machine Learning è quindi un nuovo modo di sfruttare gli algoritmi per estrarre dati, imparare da essi ed estrapolarne informazioni utili, per esempio per prevedere tendenze o anticipare possibili scenari.

Questa tecnologia, infatti, non solo apprende dai dati, ma li interpreta grazie a speciali algoritmi con cui traduce e rielabora le informazioni acquisite, eseguendo analisi predittive, ottimizzando automaticamente i sistemi informativi e creando nuovi contenuti sulla base di ciò che si è appreso.

Un potente strumento per le aziende che devono oggi competere in mercati globali sempre più agguerriti.

Machine Learning e Intelligenza Artificiale a confronto

Quali sono, quindi, le differenze tra queste due tecnologie?

Innanzitutto bisogna tenere presente che il Machine Learning è un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale: fa quindi anch’esso parte della famiglia dell’AI, ma ha caratteristiche diverse che si sono sviluppate nel tempo.

Il Machine Learning, infatti, è nato in un secondo momento, con lo scopo di educare le macchine a comprendere i dati in autonomia.
Serve per risolvere problemi ancora più complessi e a tutti gli effetti rende le macchine ancora più intelligenti.

Come riesce a compiere azioni così avanzate?
Per funzionare si basa sui dati e maggiori sono i dati da cui attingere, maggiore è il livello di autonomia che questa tecnologia può raggiungere: acquisendo nuove informazioni e immagazzinando nuovi stimoli, infatti, può imparare a compiere sempre più operazioni, riducendo al minimo la necessità dell’intervento umano.

In questo modo la macchina apprende sempre di più, diventando una versione migliore di se stessa capace di eseguire operazioni sofisticate e prima inimmaginabili per un computer.
Il Machine Learning può quindi essere definito come l’algoritmo che permette alle macchine di evolversi, dando all’Intelligenza Artificiale, ossia l’architettura di base necessaria, il giusto input per mettersi in moto e funzionare come un cervello umano.

Come Machine Learning e Intelligenza Artificiale lavorano insieme

Machine Learning e Intelligenza Artificiale, insieme, consentono alle macchine di compiere attività estremamente sofisticate e con un alto livello di autonomia che riducono al minimo indispensabile l’intervento umano.

I settori in cui queste tecnologie possono essere applicate ottenendo grossi vantaggi sono numerosi e molto diversi tra loro.
Ecco alcuni degli esempi principali:

• Riconoscimento delle immagini: grazie al mix delle due tecnologie è possibile delineare l’identità di una persona sulla base di una foto o di un fotogramma.
  In molte stazioni ferroviarie in varie parti del mondo, per esempio, una macchina apposita raccoglie un’immagine del viso di chi sta strisciando la carta d’identità, verificandone la veridicità in tempo reale. Anche per accedere ad alcuni edifici si usa un processo di identificazione simile e non è più necessario l’uso di una tessera di accesso o di una chiave.
  
• Riconoscimento vocale: è il modo più rapido e conveniente per interagire con un computer. Da questa tecnologia nascono per esempio applicazioni estese come gli assistenti virtuali – Siri, Alexa e Google Assistant – che eseguono attività o servizi per un individuo in base a comandi o domande.
  
• Macchine automatiche: tra i risultati più popolari dell’uso dell’Intelligenza Artificiale ci sono la guida autonoma e l’auto a guida autonoma.
  Google, per esempio, ha già avviato un servizio di auto a guida autonoma per veicoli commerciali chiamato Waymo One. Una tecnologia che, con il supporto del 5G, rivoluzionerà il nostro modo di viaggiare in futuro.
  
• Finanza al consumo: la prospettiva è avere la possibilità, grazie all’AI, di delineare un piano di investimento efficace basandosi sulla somma a disposizione.