Intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML)

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. 

Dal punto di vista delle funzionalità, l'AI è ampiamente suddivisa in tre tipi:

• Intelligenza artificiale ristretta (ANI), che è l'AI specializzata comune oggi (come il riconoscimento delle immagini)
• Intelligenza artificiale generale (AGI), ovvero un'AI di livello umano in grado di svolgere qualsiasi compito intellettuale
• Superintelligenza artificiale (ASI), che è un'AI teorica che supera l'intelletto umano. Sebbene l'ANI sia prevalente, la ricerca attuale si concentra principalmente sul raggiungimento dell'AGI.

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. 

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. 

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

• L'AI 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.

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.

• L'AI 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'AI ha un ambito ampio di applicazioni
• L'AI utilizza tecnologie in un sistema che imita i processi decisionali umani
• L'AI funziona con tutti i tipi di dati: strutturati, semistrutturati e non strutturati
• I sistemi AI utilizzano la logica e gli alberi decisionali per apprendere, ragionare e autocorreggersi

• 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

L'intelligenza artificiale e il machine learning raramente funzionano in isolamento. L'ML funge da motore che consente al sistema di AI più ampio di apprendere, adattarsi e migliorare le proprie prestazioni nel tempo.

Le attuali capacità dei sistemi di AI che integrano l'ML sono definite da diverse aree chiave:

AI multimodale: questa funzionalità integra diverse origini dati, tra cui testo, immagini, video, codice e audio, oltre al testo tradizionale. I modelli ML vengono addestrati su questi dati eterogenei, consentendo alle applicazioni di AI di fornire esperienze cliente altamente sofisticate e personalizzate, come la ricerca di informazioni utilizzando una combinazione di comandi vocali e di testo.

Ragionamento avanzato e AI agentica: i modelli di AI moderni stanno acquisendo capacità di ragionamento avanzate, che consentono loro di andare oltre il riconoscimento di pattern di base per prendere decisioni complesse e creare piani passo passo per raggiungere gli obiettivi. L'AI agentica utilizza modelli addestrati con ML per eseguire e orchestrare flussi di lavoro in più fasi in modo autonomo per conto di individui o aziende.

Iper-personalizzazione e ottimizzazione in tempo reale: nell'e-commerce e nel retail, gli algoritmi ML analizzano grandi quantità di dati dei clienti per identificare i pattern e prevedere la domanda, mentre il sistema di AI generale utilizza queste previsioni per fornire consigli sui prodotti personalizzati e ottimizzare i processi della catena di fornitura in tempo reale.

Aumento della diagnostica: nel settore sanitario, i modelli ML vengono addestrati su milioni di immagini mediche e cartelle cliniche per identificare con precisione condizioni come il cancro o le malattie cardiovascolari. I sistemi di AI utilizzano quindi questi insight basati sull'ML per assistere nella diagnosi e offrire ai medici dati di monitoraggio dei pazienti in tempo reale.

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:

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.

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

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

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

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