L’Intelligenza Artificiale è ormai presente in molti aspetti della quotidianità, oltre ad essere diventata essenziale in ambito professionale. Spesso però, l’argomento AI è accompagnato da un altro termine importante, “Machine Learning”.
Tuttavia, molti non sanno che cosa si intenda per Machine Learning, né come funziona in concreto. Per questo sarà essenziale comprendere sia il rapporto tra Intelligenza Artificiale e Machine Learning sia quali sono i suoi effettivi campi di applicazione.
Una definizione di Machine Learning
Il Machine Learning è quella branca dell’informatica che ha molte affinità con l’Intelligenza Artificiale ma che si concentra soprattutto sul cosiddetto apprendimento automatico.
Il Machine Learning è un metodo di analisi dei dati completamente automatizzato basato su algoritmi in grado di effettuare previsioni a partire da un set di dati in ingresso.
Grazie agli algoritmi di Machine Learning, il computer e gli altri sistemi informatici possono partire da una base di dati e apprendere nozioni e informazioni in modo automatizzato sulla base dei quali costruiranno modelli previsionali tali da ridurre il margine di errore nei processi di apprendimento.
Una colonna portante del ML sono le reti neurali artificiali (ANN) , ovvero reti in cui i nodi replicano in maniera artificiale, appunto, il comportamento dei neuroni umani. Il ramo del Machine Learning che usa proprio le reti neurali profonde è il Deep Learning.
Quindi, una macchina potrà arrivare a prendere delle decisioni e a “comportarsi” autonomamente seguendo dei modelli prestabiliti ma che diventano sempre più raffinati e “umanizzati” grazie all’impiego delle nuove tecnologie.
Per chiarire ulteriormente il concetto di apprendimento automatico, si può dire che il computer, o un singolo programma, possono arrivare ad apprendere dall’esperienza fatta, un po’ come farebbe un essere umano, potendo risolvere problemi via via più complessi e diventando sempre più autonomo.
Il legame indissolubile tra Intelligenza Artificiale e Machine Learning
Spesso si confonde l’Intelligenza Artificiale con il Machine Learning, ma le due discipline, seppure correlate, hanno delle differenze.
L’Intelligenza Artificiale, infatti, comprende tutta quella serie di operazioni che si avvicinano all’intelletto umano ma che vengono eseguite da un computer.
Ad esempio, appartengono al campo dell’Intelligenza Artificiale capacità quali il riconoscimento di oggetti, la comprensione di un linguaggio e la risoluzione di problemi.
Diversamente, il Machine Learning è un sottogruppo dell’Intelligenza Artificiale. Si può definire, infatti, come uno dei sistemi grazie ai quali si può attuare concretamente l’Intelligenza Artificiale.
La differenza tra Machine Learning e Intelligenza Artificiale è proprio questa: l’Intelligenza Artificiale è un gruppo più ampio e comprende al suo interno anche il Machine Learning.
Come funziona il Machine Learning
A livello generale si possono individuare quattro tipi di apprendimento ai quali vengono sottoposti i software dotati di intelligenza artificiale.
1. Machine Learning con apprendimento supervisionato
Al computer vengono forniti dei dati di partenza da analizzare e indicazioni sul tipo di risultato che si vorrà ottenere a livello di output.
Sarà il software a doverli analizzare e a dover identificare una regola per collegarli tra loro. Il software dovrà anche trarre da quei dati informazioni da tradurre in un output.
Quindi, in questo tipo di apprendimento la risoluzione dei problemi viene lasciata al computer che, trovata la regola generale, sarà poi in grado di applicarla in futuro per tutta una serie di situazioni simili.
2. Machine Learning con apprendimento non supervisionato
Al sistema verranno forniti solamente i dati grezzi non etichettati, senza indicare esempi di output desiderati. L’obiettivo è consentire al sistema di risalire a schemi e a modelli non palesi individuando una struttura logica in modo assolutamente autonomo.
3. Machine Learning con apprendimento per rinforzo
Nel caso del Reinforcement Learning o RL il sistema dovrà interagire con un ambiente dinamico e arrivare ad un obiettivo in funzione dell’ambiente in cui è immerso.
L’elemento che caratterizza questo tipi di apprendimento è l’utilizzo sia della ricompensa, nel caso in cui il sistema riesca a raggiungere un obiettivo, sia di una “punizione”, nel caso in cui vengano commessi degli errori.
4. Machine Learning con apprendimento semi supervisionato
Secondo questo modello ibrido al sistema verrà fornito un insieme di dati incompleti. Alcuni avranno già degli esempi di output, mentre gli altri ne saranno privi.
Applicazioni e usi del Machine Learning
Gli usi del Machine Learning oggi sono davvero moltissimi.
Si pensi, ad esempio, ai motori di ricerca che sono in grado di proporre una lista di risultati sempre aggiornata e legata proprio alla “valutazione autonoma” che il sistema farà dei siti internet, del loro contenuto e anche della loro attinenza rispetto alla ricerca effettuata.
Un’altra applicazione è quella dei filtri anti spam delle email. Anche in questo caso, con il passare del tempo, i filtri sono diventati sempre più sofisticati in quanto il sistema ha imparato a riconoscere in modo più efficiente i messaggi indesiderati.
Anche i sistemi di riconoscimento vocale sono costruiti grazie al Machine Learning, così come quelli che consentono di riconoscere la scrittura manuale e di tradurla in un testo scritto al computer.
Indigo.ai con la sua piattaforma AI ti consente di progettare agenti intelligenti dotati di intelligenza conversazionale e basati proprio sul Machine Learning. Se desideri saperne di più sulle soluzioni personalizzate per la tua azienda.
