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Capire quali sono gli aspetti principali dell’intelligenza artificiale aiuta a comprendere come funziona e in quali ambiti può essere applicata.
Intelligenza artificiale, deep learning e machine learning: differenze
Si sente sempre più spesso parlare di intelligenza artificiale e, ultimamente, si stanno diffondendo molto anche i concetti di machine learning e deep learning. Questi ultimi, talvolta, sono utilizzati in maniera errata come sinonimi dell’intelligenza artificiale, ma in realtà esprimono tre concetti molto diversi tra loro.
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Il termine “intelligenza artificiale” (AI o IA), infatti, è stato coniato per la prima volta negli anni ’50 e riguarda tutte quelle macchine computazionali in grado di eseguire compiti tipici dell’intelligenza umana.
Il machine learning, o apprendimento automatico, è semplicemente un modo per arrivare all’intelligenza artificiale, mentre il deep learning, o apprendimento approfondito, è uno dei molteplici approcci relativi all’apprendimento automatico. Cerchiamo ora di capire in maniera più approfondita le differenze tra questi tre concetti.
Intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale si riferisce a tutte quelle azioni tipiche dell’intelletto umano che però vengono svolte dai computer. Queste includono la comprensione del linguaggio, il riconoscimento di oggetti e suoni, la risoluzione di problemi, la pianificazione delle azioni e l’apprendimento.
L’intelligenza artificiale, di solito, viene abbinata all’internet of things (IoT), creando una relazione simile a quella tra cervello e corpo umano. Il nostro corpo, infatti, attraverso gli input sensoriali come la vista e il tatto, riesce a riconoscere determinate situazioni e a eseguire le corrispondenti azioni. Sono proprio gli input sensoriali che spingono il nostro cervello a prendere delle decisioni, inviando segnali al corpo per comandare i relativi movimenti.
L’IoT funziona più o meno allo stesso modo. Esso, infatti, funziona grazie a un insieme di sensori collegati e, grazie all’intelligenza artificiale, è possibile dare un senso a tutti i dati acquisiti. Infine, grazie al sistema di controllo, il cuore del circuito, dopo aver elaborato i dati, è possibile prendere decisioni e azionare gli di movimento, come i bracci dei robot.
Machine learning
Il machine learning, o apprendimento automatico, non è altro che una delle opzioni possibili per attuare l’intelligenza artificiale. Più precisamente, è una specie di sottoinsieme dell’AI che si concentra sulla capacità delle macchine di ricevere una serie di dati e sul loro apprendimento autonomo. Gli algoritmi, infatti, vengono modificati man mano che si ricevono più informazioni su quello che stanno elaborando. Proprio per questo aspetto, molto spesso i termini intelligenza artificiale e machine learning sono stati utilizzati come sinonimi, anche se sono due cose diverse.
Il termine “machine learning”, infatti, è stato coniato dopo l’intelligenza artificiale, e con esso si indica la capacità di una macchina di apprendere senza essere stata programmata esplicitamente. In sostanza, l’apprendimento automatico “addestra” l’algoritmo ad apprendere da varie situazioni ambientali. Ciò implica l’utilizzo di enormi quantità di dati e, ovviamente, un efficiente algoritmo in grado di migliorarsi e adattarsi costantemente alle situazioni che si verificano.
Il machine learning, quindi, automatizza la costruzione del modello analitico, utilizzando modelli statistici, ricerche operative e metodi di reti neurali, ispirate al funzionamento del cervello umano, per trovare informazioni nascoste nei dati. In questo modo, si riesce a costruire un sistema di calcolo costituito da unità interconnesse, come i neuroni, che elaborano le informazioni rispondendo a input esterni, trasmettendo quindi le relative informazioni tra diverse unità.
Per capire meglio il concetto di machine learning, un classico esempio è rappresentato dai sistemi di visione artificiale, in cui i computer sono in grado di riconoscere oggetti acquisiti digitalmente da sensori di immagine. In questo caso, l’algoritmo impiegato dovrà essere in grado di riconoscere determinati oggetti, imparando nello stesso tempo dalle situazioni e memorizzando i dati, in modo da poter riutilizzare efficacemente quelle informazioni nelle prossime acquisizioni di visione artificiale.
Deep learning
Il deep learning, o apprendimento approfondito, è uno degli approcci all’apprendimento automatico che si ispira alla struttura del cervello umano, ovvero all’interconnessione tra i neuroni. Esso utilizza enormi modelli di reti neurali con varie unità di elaborazione e sfrutta i progressi computazionali e le tecniche di allenamento per apprendere modelli complessi attraverso una enorme quantità di dati.
Proprio per i numerosi livelli coinvolti, il deep learning a volte viene semplicemente indicato come “rete neurale profonda”. Di solito, è applicato al riconoscimento di immagini o suoni, come la voce umana.
IoT e intelligenza artificiale
Negli ultimi tempi, sia il deep learning che il machine learning hanno fatto enormi passi avanti per l’intelligenza artificiale, grazie alla raccolta di un’enorme quantità di dati che continuano a riempire l’ecosistema dell’Internet of Things, rendendo migliore quindi l’AI.
I progressi tecnologici nel campo dell’elettronica continuano quindi a guidare la simbiosi AI e IoT, e ciò grazie ad una serie di miglioramenti in campo tecnologico. Per esempio, gli sviluppi nell’elaborazione dei computer e nell’archiviazione dei dati hanno permesso di raccogliere e analizzare più dati, mentre la riduzione dei chip dei computer e il miglioramento delle tecniche di produzione implicano sensori più economici e potenti. Inoltre, la connettività wireless offre un alto volume di dati a tariffe molto economiche, permettendo ai sensori di inviare dati al cloud, la cui nascita ha permesso di memorizzare ed elaborare una mole virtualmente illimitata di dati.
L’insieme di tutti questi progressi ci stanno portando alla creazione di macchine intelligenti che pian piano stanno entrando sempre più nella nostra vita quotidiana.
Per poter garantire un continuo sviluppo sia dell’intelligenza artificiale che del machine learning e deep learning, però, è necessario che i dati che guidano gli algoritmi e le relative decisioni siano di alta qualità per una corretta interpretabilità.
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