ChatGPT è ormai sulla bocca di tutti: chiunque navighi sul web conosce, almeno di nome, questo eccezionale strumento. Nell’arco di poche settimane, si è arrivati a parlare di Prompt Engineering come disciplina per fornire alla Chat più famosa del web le migliori istruzioni.
I più curiosi l’avranno testato per fare domande o constatare le sue reazioni a domande scomode, tanti altri avranno assaporato l’idea di sfruttarlo per il proprio business o il proprio marketing. Possiamo forse definire l’Intelligenza Artificiale come il più discusso trend digitale del 2023.
Adesso più che mai le persone stanno entrando in contatto con i termini che sono alla base di queste tecnologie e molti ancora ci chiedono qual’è la differenza tra Intelligenza Artificiale e Machine Learning e quale rapporto c’è fra i due concetti.
In questo breve articolo proviamo a spiegare la differenza tra Intelligenza artificiale, machine learning e deep learning.
Intelligenza Artificiale e Machine Learning: un po’ di storia
Era il 26 settembre 1982 quando negli USA venne trasmessa la prima puntata di una delle serie TV più emozionanti di sempre: Supercar. I più nerd la ricorderanno con nostalgia e sapranno quanto KITT, l’auto intelligente, fosse l’emblema dell’intelligenza artificiale di quegli anni.
Il tema dell’intelligenza artificiale infatti non è affatto recente, tanto che le prime teorizzazioni iniziarono nel 1950 con Alan Turing, il quale pubblicò l’articolo Computing Machinery and Intelligence domandandosi se le macchine potessero pensare.
Nella pubblicazione, Turing stabilì una prima definizione di intelligenza artificiale: una macchina è definibile intelligente se durante la conversazione con un umano, quest’ultimo non è in grado di capire che in realtà sta parlando con una macchina (“The imitation Game”).
Dalle teorizzazioni di Turing sono stati fatti enormi passi avanti e ci troviamo oggi a vivere una realtà dove l’Intelligenza Artificiale non sembra più fantascienza.
Quando oggi parliamo di Intelligenza Artificiale facciamo riferimento soprattutto a una definizione di intelligenza che deriva direttamente dalla psicologia cognitiva, ovvero quella di “capacità di apprendere”.
Ecco che il termine Machine Learning entra in gioco prepotentemente nelle considerazioni sull’IA.
Andiamo allora al sodo e cerchiamo di capire bene questi due concetti e le differenze tra essi.
Intelligenza Artificiale vs Machine Learning: definizioni e differenze
L‘intelligenza artificiale e il machine learning sono dunque due concetti che stanno cambiando il modo in cui le persone interagiscono con le macchine.
Comprenderne le differenze è fondamentale per capire come queste tecnologie possano essere utilizzate per aumentare l’efficienza e la produttività.
Definizione di Intelligenza Artificiale
Possiamo definire l’intelligenza artificiale (AI da artificial intelligence) come la disciplina che mira a creare macchine in grado di agire e pensare come un essere umano.
L’obiettivo principale dell’AI è quello di rendere le macchine in grado di prendere decisioni e risolvere problemi in modo autonomo. Questo è generalmente raggiunto utilizzando una combinazione di tecniche di apprendimento automatico e metodi di ricerca statistica.
Ecco che entra in gioco il concetto di Machine Learning.
Definizione di Machine Learning e classificazioni
Il machine learning è un ramo dell’intelligenza artificiale che si concentra sull’utilizzo di algoritmi e modelli matematici per analizzare i dati e prendere decisioni.
Il machine learning utilizza un processo iterativo in cui i dati vengono elaborati e utilizzati per migliorare automaticamente i modelli e prendere decisioni più accurate. Questo processo è noto come apprendimento automatico.
Il machine learning è dunque un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale.
In poche parole, il Machine Learning costituisce il ramo dell’IA che si occupa di insegnare, mediante la progettazione di algoritmi e la definizione di pattern e schemi, ai computer ad apprendere.
Un computer, per produrre risposte o elaborare risultati, ha infatti bisogno di un set di dati iniziali che dovrà studiare per estrarne pattern e poter agire di conseguenza. Più dati vengono dati in pasto al computer, più esso avrà modo di effettuare ragionamenti oculati.
Si tratta un po’ dello stesso concetto delle classiche ricerche sociali: per un censimento, un campione di 1000 cittadini sarà molto più valido e attendibile rispetto a un campione di soli 10 cittadini. In questo caso, i cittadini fanno le veci dei dati.
Ci sono due principali categorie di machine learning: supervised learning (supervisionato) e unsupervised learning (non supervisionato).
Machine Learning supervisionato
Nell’apprendimento supervisionato, i dati vengono sottoposti alla macchina già etichettati, così che essa possa avere un’idea di come deve prendere una data decisione.
L’obiettivo del machine learning supervisionato è quello di suddividere i dati tra le classificazioni e le etichette dategli in pasto dallo sviluppatore (umano!).
Machine Learning non supervisionato
Il machine learning non supervisionato è invece la categoria di apprendimento automatico in cui i dati non sono etichettati in precedenza, quindi è il computer che deve analizzare i dati e trovare relazioni e modelli significativi. Questo tipo di machine learning è utile per scoprire e identificare le caratteristiche nascoste dei dati.
Il Deep Learning
Probabilmente, informandoti sul tema intelligenza Artificiale vs Machine Learning, ti sarà capitato di incontrare il termine Deep Learning.
Il deep learning è una sotto-categoria di machine learning basato su reti neuronali stratificate ed eseguito a cascata: ogni rete neuronale passa i risultati delle elaborazioni a quella successiva, andando così sempre più nel profondo attraverso i vari strati.
Il Deep Learning è ideale per riconoscere le relazioni tra elementi in un insieme di dati, come per esempio le relazioni tra i colori di una sponsorizzata e il testo. Il sistema è in grado, così, di fare predizioni o interpretazioni.
Il Deep Learning ha molteplici applicazioni, come la computer vision, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica, la previsione del mercato azionario e il riconoscimento facciale.
Applicazioni e casi studio di Artificial Intelligence e Machine Learning
Abbiamo fatto un po’ di teoria, ora torniamo alla sfera pratica e vediamo come ad oggi queste tecnologie vengono utilizzate per la vita di tutti i giorni.
AlphaGo by Google
Come sappiamo, Google è tra le realtà che in assoluto negli anni ha portato avanti progetti riguardo l’Intelligenza Artificiale. L’esempio più classico è forse quello alla base del motore di ricerca di Google, che attraverso algoritmi e aggiornamenti sempre più frequenti impara a fornire ai suoi utenti risposte quanto più pertinenti possibili. Cruccio di ogni consulente SEO, il Search Engine di Google nel tempo è diventato sempre più abile nel comprendere i bisogni dei navigatori.
Uno dei più sensazionali casi studio di intelligenza artificiale è il sistema di intelligenza artificiale AlphaGo sviluppato proprio da Google DeepMind. AlphaGo è un programma di intelligenza artificiale progettato per giocare a Go, un gioco di strategia complesso in cui il computer deve prendere decisioni in base a diversi fattori. Pensate che AlphaGo ha battuto a più riprese il campione del Go mondiale Lee Sedol, il che ha dimostrato il potenziale enorme dell’intelligenza artificiale nei giochi complessi.
Watson by IBM
Un altro interessante caso studio di intelligenza artificiale è il sistema di intelligenza artificiale sviluppato da IBM: Watson. Watson è un sistema di intelligenza artificiale progettato per rispondere alle domande in modo simile a un essere umano. Watson è stato utilizzato per aiutare i medici a diagnosticare malattie complesse, aiutando così a migliorare la qualità dei trattamenti.
Riconoscimento facciale by Facebook
Entrando nei campi di applicazione del Machine Learning, un notevole caso studio di machine learning è il sistema di riconoscimento facciale sviluppato da Facebook. Il sistema consente a Facebook di riconoscere le persone dalle loro foto e di applicare automaticamente tag alle persone riconosciute. Questo sistema utilizza algoritmi di machine learning per analizzare i dati e apprendere come riconoscere le persone.
Machine Learning di Netflix
Siamo in moltissimi a utilizzare Netflix, il servizio di streaming di film, serie TV e documentari. Il sistema di Netflix utilizza il machine learning per analizzare i dati sui gusti degli utenti e fornire raccomandazioni personalizzate in base agli interessi dell’utente. Questo sistema di raccomandazione è senza dubbio uno dei principali fattori che ha contribuito al successo di Netflix come piattaforma di streaming.
Machine Learning di Google Ads
Come non citare, in chiusura, il celebre Machine Learning di Google Ads, esempio emblematico di come le tecnologie di machine learning possono essere utilizzate per aumentare l’efficienza e la produttività delle imprese.
Google Ads utilizza una combinazione di algoritmi di machine learning per analizzare i dati e prendere decisioni su come pubblicare gli annunci. Gli algoritmi di machine learning sono in grado di identificare i trend e le tendenze dei dati e adattare automaticamente la strategia di pubblicazione degli annunci in base ai risultati ottenuti.
Il Machine Learning è alla base della classica considerazione di ogni consulente SEA: più budget abbiamo, più dati siamo in grado di dare in pasto alla piattaforma. Il Machine Learning di Google Ads diventa infatti più efficace via via che vengono portate avanti campagne con costanza, così da generare una mole importante di traffico e acquisire dati su utenti e rendimento degli annunci.
Conclusioni
Abbiamo visto qual è la differenza tra Intelligenza Artificiale (IA o AI, da Artificial Intelligence) e Machine Learning e le diverse tipologie di esso.
Il Machine Learning è il campo dell’Intelligenza Artificiale che si occupa di sviluppare algoritmi per insegnare ai computer a essere intelligenti e poter prendere decisioni autonomamente.
Esistono due tipi principali di Machine Learning: quello supervisionato e quello non supervisionato, adatti a diversi scopi. Il deep Learning è un ulteriore sottoinsieme del Machine Learning che si occupa di analizzare i dati in maniera stratificata, per raggiungere risultati ancora più oculati e precisi.
Abbiamo infine visto alcuni casi studio di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, come ad esempio quello del riconoscimento facciale sviluppato da Meta e quello sviluppato da Google per la piattaforma pubblicitaria Google Ads.
