Comprendere le differenze chiave tra machine learning e intelligenza artificiale

Aggiornato su September 02, 2024 2 minuti a leggere

Nel campo dell’innovazione tecnologica, due termini spesso si mescolano e talvolta vengono addirittura usati in modo intercambiabile: Machine Learning (ML) e Artificial Intelligence (AI). Sebbene questi concetti siano indubbiamente correlati e interconnessi, rappresentano aspetti distinti all’interno del più ampio panorama della tecnologia e dell’informatica.

Definire l’apprendimento automatico

L’apprendimento automatico, nella sua essenza, è un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale. Si tratta di sistemi e algoritmi che consentono ai computer di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni su compiti specifici senza programmazione esplicita. In sostanza, gli algoritmi ML utilizzano modelli e metodi statistici per consentire alle macchine di migliorare progressivamente le proprie capacità.

Esistono tre tipi principali di machine learning:

• Apprendimento supervisionato: comporta l’addestramento di un modello su dati etichettati, in cui l’algoritmo apprende dalle coppie input-output e prevede i risultati quando viene fornito un nuovo input.

• Apprendimento non supervisionato: in questo scenario, il modello funziona con dati senza etichetta, tentando di trovare modelli o strutture all’interno del set di dati senza indicazioni specifiche sull’output.

• Apprendimento per rinforzo: questo tipo prevede l’apprendimento di algoritmi per tentativi ed errori attraverso l’interazione con un ambiente. Il sistema riceve feedback sotto forma di premi o penalità in base alle sue azioni.

Comprendere l’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale, d’altra parte, rappresenta un concetto più ampio che comprende macchine o sistemi in grado di eseguire compiti che tipicamente richiedono l’intelligenza umana. L’intelligenza artificiale mira a simulare i processi dell’intelligenza umana come l’apprendimento, il ragionamento, la risoluzione dei problemi, la percezione e la comprensione del linguaggio.

L’intelligenza artificiale comprende varie tecnologie, compreso l’apprendimento automatico, ma si estende oltre queste. L’intelligenza artificiale coinvolge, ad esempio, i sistemi esperti, che sono sistemi basati su regole che emulano la capacità decisionale di un esperto umano in un dominio specifico.

Differenze chiave

Sebbene l’apprendimento automatico sia una componente cruciale dell’intelligenza artificiale, la distinzione risiede nella sua portata e applicazione:

• Ambito: L’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale, che si concentra specificamente sul consentire alle macchine di apprendere dai dati. L’intelligenza artificiale, d’altro canto, comprende una gamma più ampia di tecnologie e metodologie che vanno oltre il semplice apprendimento dai dati.

• Applicazione: gli algoritmi di apprendimento automatico vengono applicati a un’ampia gamma di compiti, dal riconoscimento delle immagini all’elaborazione del linguaggio naturale e ai sistemi di raccomandazione. L’intelligenza artificiale, tuttavia, comprende queste applicazioni insieme a sistemi esperti, robotica e altre aree che simulano l’intelligenza umana.