Intelligenza artificiale vs Machine Learning (ML) vs Deep Learning: qual è la differenza

Nella tua vita quotidiana, devi aver sentito i termini Intelligenza Artificiale (AI), Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL). Potresti anche aver notato che questi termini sono spesso usati in modo intercambiabile.

Ma questi 3 sono uguali? Hai la libertà di usarli in modo intercambiabile? Scopriamolo!

Nel lontano 1955, uno dei primi Padrini dell'IA, John McCarthy ha continuato a definire l'intelligenza artificiale come "la scienza e l'ingegneria per creare macchine intelligenti che hanno la capacità di raggiungere obiettivi come fanno gli umani". Poi 4 anni dopo, nel 1959, Arthur Samuel descrisse l'apprendimento automatico come un vasto sottocampo dell'intelligenza artificiale "che offre ai computer la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati". Cosa comporta?

In Machine Learning, una volta creato un programma, imparerà gradualmente come eseguire attività intelligenti oltre i confini della programmazione: apprende attraverso l'esperienza e i dati. Da questo punto di vista, i programmi ML sono diversi dai programmi costruiti appositamente con un insieme predefinito di comportamenti e obiettivi.

Probabilmente questa immagine ti renderà le cose un po' più chiare:

Ora daremo uno sguardo approfondito a Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning e alle loro differenze.

Intelligenza Artificiale vs Machine Learning

In parole semplici, l'IA cerca di progettare speciali programmi per computer e algoritmi che consentano alle macchine di funzionare come gli esseri umani. L'idea sbagliata più comune che le persone hanno sull'IA è che sia un "sistema". La verità: l'IA non è un sistema; è uno studio (come abbiamo menzionato prima "scienza e ingegneria") che coinvolge come addestrare i computer per svolgere compiti svolti dagli esseri umani.

L'IA può essere classificata in 3 tipi:

• AI ristretta: si riferisce all'IA che può programmare le macchine per eseguire compiti particolari, ma in un modo molto migliore di un essere umano.
• AI generale: si riferisce all'IA in grado di eseguire una serie di compiti intellettuali/intelligenti con lo stesso livello di precisione di un essere umano.
• IA attiva: forse la forma più avanzata di IA, l'IA attiva può superare gli esseri umani in compiti specifici.

Poiché l'IA è uno studio o un concetto di sviluppo di macchine intelligenti, deve disporre di alcuni mezzi tecnologici per raggiungere tale scopo, giusto?

Uno di questi mezzi è l'apprendimento automatico. Segna le nostre parole qui, ML è uno dei modi in cui possiamo eseguire il concetto di IA. Secondo Tom Mitchell, esperto di ML presso la Carnegie Mellon University:

"Il machine learning è lo studio di algoritmi informatici che consentono ai programmi informatici di migliorare automaticamente attraverso l'esperienza."

Pertanto, raggiungere l'obiettivo dell'IA: creare macchine in grado di imparare dall'esperienza e da tentativi ed errori proprio come fanno gli esseri umani. Gli algoritmi ML si nutrono di dati per imparare da essi. Ogni volta che un nuovo input viene inserito nell'algoritmo, regola la sua risposta a questa modifica per eseguire nuove attività. Un classico esempio di Machine Learning è il Recommendation Engine. Devi averlo visto su piattaforme online come Netflix e Amazon: in base al contenuto che cerchi, queste app curano un elenco di consigli personalizzato e personalizzato dei contenuti che vorresti vedere.

Quando l'intelligenza artificiale era nelle sue prime fasi, l'obiettivo di scienziati e ricercatori era creare macchine in grado di eseguire compiti che richiedono intelligenza. Inizialmente, hanno sviluppato programmi (attenzione di nuovo, i programmi sono necessari per eseguire i piani dell'IA) che potrebbero risolvere problemi logici di base e competere con gli umani in giochi come scacchi e dama. Caso in questione: Deep Blue di IBM che ha sconfitto il campione del mondo Gary Kasparov a scacchi.

Questo è uno dei primissimi casi di successo dell'IA e, inutile dirlo, ha causato un'enorme ondata di entusiasmo tra gli appassionati di computer e tecnologia: è stato l'inizio di un mondo con nuove possibilità. Avanti veloce fino a oggi, guarda dove si trova ora l'IA: oggi possiamo vantare applicazioni di intelligenza artificiale nella vita reale come l'auto a guida autonoma di Google, Robot Sophia, assistenti virtuali intelligenti come Siri di Apple e Alexa di Amazon, Smart Homes e IoT e molto di più. Tutte queste invenzioni di intelligenza artificiale hanno una cosa comune che le guida: gli algoritmi ML.

Apprendimento automatico vs Apprendimento profondo

Proprio come il machine learning è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale, il deep learning è un sottoinsieme del machine learning.

L'essenza del Deep Learning sono le reti neurali artificiali (ANN). Poiché l'intera idea dell'IA era di imitare le capacità del cervello umano, sono state create reti neurali artificiali. Puoi considerare il Deep Learning come il ramo evolutivo del ML in cui le RNA sono reti complesse di una quantità incomprensibile di neuroni, profondamente interconnesse tra loro a strati.

Le ANN sono progettate per affrontare problemi complessi che gli algoritmi ML tradizionali e le semplici reti neurali non possono. Questo non è dovuto al fatto che le reti neurali convenzionali sono collegate in modo semplice: non sono in grado di fare il pesante sollevamento pesi del cervello umano che ha oltre 86 miliardi di neuroni, modellando uno stile intricato di interconnettività.

Ora, come abbiamo affermato in precedenza, si può dire che il Deep Learning sia un sottoinsieme di Machine Learning. In sostanza, il Machine Learning riguarda lo sviluppo di modelli che migliorano progressivamente il compito loro assegnato, ma hanno comunque bisogno di una sorta di guida. Nel caso in cui un algoritmo ML restituisca un risultato impreciso, gli sviluppatori devono intervenire e apportare le necessarie modifiche. Ma un modello di Deep Learning, poiché utilizza reti neurali artificiali che replicano il funzionamento di un cervello umano, determina da solo la correttezza delle sue previsioni, senza la necessità di alcun intervento umano.

Considerazioni conclusive...

La discussione di cui sopra deve aver chiarito molte domande che potresti aver avuto in merito a AI, ML o Deep Learning. In sostanza, l'obiettivo finale di tutte e tre le tecnologie è lo stesso: rendere le macchine più intelligenti. È il percorso che prendono li rende diversi l'uno dall'altro.

Se sei ancora confuso riguardo a cosa è cosa, sentiti libero di lasciarci un commento: ti copriremo!