Intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML)

Potresti sentir dire che alcune persone utilizzano l'intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (ML) in modo intercambiabile, soprattutto quando si parla di big data, analisi predittive e altri argomenti di trasformazione digitale. La confusione è comprensibile perché l'intelligenza artificiale e il machine learning sono strettamente correlati. Tuttavia, queste tecnologie di tendenza differiscono per vari aspetti, tra cui ambito, applicazioni e altro ancora.

I prodotti di IA e ML si sono diffusi sempre di più poiché le aziende li utilizzano per elaborare e analizzare enormi volumi di dati, migliorare il processo decisionale, generare suggerimenti e insight in tempo reale e creare previsioni accurate.

Quindi, qual è esattamente la differenza tra ML e IA, come sono collegati e cosa significano in pratica questi termini per le organizzazioni oggi?

Analizzeremo l'intelligenza artificiale e il machine learning, esploreremo la correlazione tra questi due concetti innovativi e vedremo cosa li rende diversi l'uno dall'altro.

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Introduzione all'AI generativa

Che cos'è l'intelligenza artificiale?

L'intelligenza artificiale è un campo ampio che si riferisce all'uso di tecnologie per la creazione di macchine e computer in grado di imitare le funzioni cognitive associate all'intelligenza umana, ad esempio la capacità di leggere, comprendere e rispondere al linguaggio parlato o scritto, analizzare dati, dare suggerimenti e altro ancora.

Sebbene l'intelligenza artificiale sia spesso considerata un sistema a sé stante, è un insieme di tecnologie implementate in un sistema per consentirgli di ragionare, apprendere e agire per risolvere un problema complesso.

Che cos'è il machine learning?

Il machine learning è un sottoinsieme di intelligenza artificiale che consente automaticamente a una macchina o a un sistema di apprendere e migliorare dall'esperienza. Anziché una programmazione esplicita, il machine learning utilizza algoritmi per analizzare grandi quantità di dati, apprendere dagli insight e prendere decisioni consapevoli.

Gli algoritmi di machine learning migliorano le prestazioni nel tempo man mano che vengono addestrati ed esposti a una quantità di dati sempre maggiore. I modelli di machine learning sono l'output o ciò che il programma apprende dall'esecuzione di un algoritmo sui dati di addestramento. Maggiore è il numero di dati utilizzati, migliore sarà il modello.

Come sono collegati AI e ML?

Sebbene IA e ML non siano esattamente la stessa cosa, sono strettamente collegati. Il modo più semplice per comprendere l'interazione tra IA e ML è:

L'IA è il concetto più ampio di consentire a una macchina o a un sistema di sentire, ragionare, agire o adattarsi come un essere umano.
Il machine learning è un'applicazione dell'IA che consente alle macchine di estrarre informazioni dai dati e apprendere da loro in modo autonomo.

Un modo utile per ricordare la differenza tra machine learning e intelligenza artificiale è immaginarli come un ombrello. L'intelligenza artificiale è il termine generale che include una vasta gamma di approcci e algoritmi specifici. Il machine learning si trova sotto l'ombrello, così come altri sottocampi principali, come il deep learning, la robotica, i sistemi esperti e l'elaborazione del linguaggio naturale.

Differenze tra AI e ML

Ora che hai compreso come sono collegati, qual è la principale differenza tra IA e ML?

Mentre l'intelligenza artificiale racchiude l'idea di una macchina in grado di simulare l'intelligenza umana, il machine learning no. Il machine learning punta a insegnare alle macchine come eseguire un'attività specifica e a fornire risultati precisi identificando i pattern.

Supponiamo che tu chieda al tuo dispositivo Google Nest "Quanto tempo ci vuole oggi per arrivare in ufficio?". In questo caso, fai una domanda alla macchina e ricevi una risposta sul tempo stimato che impiegherai per raggiungere il tuo ufficio. Qui l'obiettivo del dispositivo è il completamento di un'attività, un'attività che generalmente svolgeresti tu in una situazione reale (ad esempio, cercando la durata del tragitto giornaliero).

Nel contesto di questo esempio, l'obiettivo dell'utilizzo del ML nel sistema generale non è quello di consentirgli di eseguire un'attività. Ad esempio, potresti addestrare gli algoritmi per analizzare in tempo reale i dati sul traffico e sul trasporto pubblico per prevedere il volume e la densità del flusso del traffico. Tuttavia, l'ambito è limitato all'identificazione di pattern, alla precisione della previsione e all'apprendimento dai dati per massimizzare le prestazioni per questa attività specifica.

Intelligenza artificiale

L'IA consente a una macchina di simulare l'intelligenza umana per risolvere problemi
L'obiettivo è sviluppare un sistema intelligente che possa eseguire attività complesse
Sviluppiamo sistemi in grado di risolvere attività complesse come un essere umano
L'IA ha un ambito ampio di applicazioni
L'IA utilizza tecnologie in un sistema che imita i processi decisionali umani
L'IA funziona con tutti i tipi di dati: strutturati, semistrutturati e non strutturati
I sistemi IA utilizzano la logica e gli alberi decisionali per apprendere, ragionare e autocorreggersi

Machine learning

Il ML consente a una macchina di apprendere autonomamente dai dati passati
L'obiettivo è creare macchine in grado di apprendere dai dati per aumentare l'accuratezza dell'output
Addestriamo le macchine con i dati per eseguire attività specifiche e fornire risultati accurati
Il machine learning ha un ambito limitato di applicazioni
Il ML utilizza algoritmi di autoapprendimento per produrre modelli predittivi
Il ML può utilizzare solo dati strutturati e semistrutturati
I sistemi di ML si basano su modelli statistici per apprendere e possono autocorreggersi quando vengono forniti loro nuovi dati

Vantaggi dell'utilizzo congiunto di AI e ML

IA e ML offrono vantaggi significativi alle organizzazioni di ogni forma e dimensione, con nuove possibilità in costante crescita. In particolare, con l'aumento della dimensione e della complessità della quantità di dati, i sistemi automatizzati e intelligenti stanno diventando vitali per aiutare le aziende ad automatizzare le attività, generare valore e insight strategici per ottenere risultati migliori.

Ecco alcuni dei vantaggi commerciali derivanti dall'utilizzo dell'intelligenza artificiale e del machine learning:

Intervalli di dati più ampi

Analisi e attivazione di una gamma più ampia di origini dati non strutturate e strutturate.

Processo decisionale più rapido

Miglioramento dell'integrità dei dati, velocizzazione del trattamento dati e riduzione degli errori umani per un processo decisionale più informato e veloce.

Efficienza

Aumento dell'efficienza operativa e riduzione dei costi.

Integrazione analitica

Potenziamento dei dipendenti attraverso l'integrazione di analisi e insight predittivi nei report e nelle applicazioni aziendali.

Applicazioni di AI e ML

L'intelligenza artificiale e il machine learning possono essere applicati in molti modi, permettendo alle organizzazioni di automatizzare processi ripetitivi o manuali che aiutano a prendere decisioni consapevoli.

Le aziende di tutti i settori utilizzano IA e ML con approcci differenti per trasformare il modo in cui lavorano e fanno business. L'integrazione delle funzionalità IA e ML nelle loro strategie e nei loro sistemi aiuta le organizzazioni a ripensare il modo in cui utilizzano i propri dati e le risorse disponibili, promuovere la produttività e l'efficienza, migliorare il processo decisionale basato sui dati attraverso l'analisi predittiva e migliorare le esperienze dei clienti e dei dipendenti.

Ecco alcune delle applicazioni più comuni di IA e ML:

Sanità e scienze biologiche

Analisi e insight delle cartelle cliniche dei pazienti, previsione e modellazione dei risultati, sviluppo accelerato di farmaci, diagnostica avanzata, monitoraggio dei pazienti ed estrazione di informazioni dalle note cliniche.

Produzione

Monitoraggio delle macchine di produzione, manutenzione predittiva, analisi IoT ed efficienza operativa.

E-commerce e retail

Ottimizzazione della catena di fornitura e dell'inventario, previsione della domanda, ricerca visiva, offerte ed esperienze personalizzate e motori per suggerimenti.

Servizi finanziari

Valutazione e analisi dei rischi, rilevamento di frodi, trading automatizzato e ottimizzazione dell'elaborazione di servizi.

Telecomunicazioni

Reti intelligenti e ottimizzazione delle reti, manutenzione predittiva, automazione dei processi aziendali, pianificazione degli upgrade e previsione della capacità.