Confronto tra IA e machine learning

Cos’è il machine learning (ML)?

Il machine learning è una sottocategoria di intelligenza artificiale che consente alle macchine di apprendere da dati o esperienze passate. Non sono programmate esplicitamente per produrre algoritmi che garantiscano ripetutamente risultati accurati.

Ad esempio, la ricerca speech-to-text sfrutta il ML per tradurre le parole pronunciate in testo sul cellulare. Nel contesto sanitario, i dottori usano il machine learning per velocizzare l’analisi delle immagini, mentre le banche sfruttano il ML per velocizzare il rilevamento delle frodi.

Esistono tre tipi di modelli di machine learning:

Apprendimento supervisionato

Questo tipo di ML è addestrato con l’uso di dati di addestramento etichettati. I data scientist addestrano il modello usando dati molto chiari e descrittivi. Una volta addestrato, questo tipo di modello di machine learning può classificare i dati in categorie e usare quelle informazioni per individuare schemi e tendenze.

Apprendimento rinforzato

L’apprendimento rinforzato permette al modello di ML di apprendere attraverso le prove fatte e gli errori compiuti. Il modello genera un risultato ed è poi il data scientist a offrire un feedback sulla sua eventuale correttezza. Ciò consente al modello di raccogliere i feedback dalle esperienze passate per stabilire le azioni corrette per lo svolgimento di un’attività.

Apprendimento non supervisionato

A differenza dell’apprendimento supervisionato, che fornisce dati etichettati, l’apprendimento non supervisionato offre set di dati non etichettati a un algoritmo di ML. Questo significa che l’algoritmo è in grado di individuare schemi e raggruppamenti senza l’intervento umano.

I modelli di ML possono essere complessi, ma questi algoritmi possono avere un grande impatto sulla qualità e l’utilità dei loro risultati. Scopri di più sul funzionamento dei modelli di machine learning.

La differenza tra il machine learning e l’IA

Il machine learning e l’IA sono strettamente connessi perché il ML è una sottocategoria dell’IA. Tuttavia, il ML ha un obiettivo diverso, quindi è importante non confondere le due tecnologie.

Analizziamo le principali differenze tra l’IA e il machine learning.

Comprendere l’IA

Con l’IA i data scientist creano sistemi intelligenti in grado di svolgere attività come un essere umano. L’obiettivo dell’IA è creare un sistema informatico intelligente, con un’intelligenza paragonabile a quella umana, per risolvere problemi complessi senza un input umano diretto.

L’IA è applicabile a un’ampia gamma di ambiti, ma è concentrata principalmente sulla massimizzazione delle opportunità e del successo. Poiché è più avanzata, l’IA può gestire dati non strutturati: ciò significa che i data scientist possono caricare un set di dati non etichettati e ricavare comunque informazioni preziose.

Esistono tre tipi di IA: IA debole, IA generale e super IA.

Comprendere il machine learning

L’obiettivo del machine learning è consentire alle macchine di apprendere dai dati, così da produrre risultati accurati. Con i modelli di ML i data scientist insegnano alle macchine a svolgere attività specifiche e produrre risultati accurati con i dati.

Il ML ha un ambito di applicazione limitato e si concentra principalmente sull’accuratezza e il rilevamento di schemi. Non può decifrare i dati non strutturati: per generare risultati accurati ha bisogno di dati strutturati o semistrutturati.

Esistono tre tipi di ML: apprendimento supervisionato, apprendimento rinforzato e apprendimento non supervisionato.

Come si integrano l’IA e il machine learning

L’IA e il ML si integrano per fornire soluzioni innovative ad attività legate al mondo reale. Gli stessi sistemi di IA vengono creati usando il ML.

Nonostante IA e ML siano concetti diversi, la loro integrazione può condurre a risultati eccezionali.

Come funziona

Il machine learning è meno complesso dell’IA, ma è una forza motrice dei sistemi di IA. L’IA sfrutta il ML per completare attività quali:

1. Preparazione dei dati. Parliamo della selezione, della pulizia e della trasformazione dei dati in un formato che possa essere usato da un algoritmo di ML.
2. Addestramento del modello. Un algoritmo di ML viene usato per creare un modello che possa fare previsioni e prendere decisioni sulla base dei dati inseriti. L’algoritmo “apprende” dai dati individuando schemi e relazioni e adeguando i propri parametri per minimizzare gli errori. Questo processo viene ripetuto varie volte e continua fino a raggiungere in modo coerente un alto livello di accuratezza.
3. Distribuzione del modello. Una volta che il modello è addestrato, può essere distribuito in un contesto reale per fare previsioni o classificazioni sulla base di nuovi dati come una forma di intelligenza artificiale.

Alcune persone credono che l’IA e il machine learning siano riservati alle grandi aziende, ma queste tecnologie sono prevalenti nella vita quotidiana. Di fatto, il 77% delle persone usa dispositivi o servizi basati sull’IA e la maggior parte di esse non se rende neppure conto.

Il deep learning è una sottocategoria del ML che usa le reti neurali con tre o più livelli per simulare le abilità di apprendimento del cervello umano. Molti strumenti di IA usano il deep learning per velocizzare l’automazione e svolgere attività di più alto livello. Scopri di più sulle differenze tra deep learning e machine learning.

I vantaggi dell’IA e del machine learning

L’IA e il ML forniscono alle aziende maggiori opportunità per automatizzare le attività e velocizzare i propri flussi di lavoro. L’integrazione tra IA e ML offre vantaggi quali:

1. Più fonti di inserimento dei dati. Le aziende sono stracariche di dati. Anziché accantonare queste informazioni, l’IA e il ML consentono alle organizzazioni di raccoglierne ed elaborarne una maggiore quantità. Ciò mobilita i dati su larga scala in modo automatico.
2. Processo decisionale migliore e più rapido. L’IA e il ML consentono alle organizzazioni di sfruttare dati migliori in volumi più ampi. In pratica, ciò significa che le aziende possono trarre più regolarmente informazioni basate sui dati dai dati non strutturati. Questo le aiuta a essere più agili e improntate ai dati, da cui scaturisce un miglioramento del processo decisionale a livello aziendale.
3. Maggiore efficienza operativa. L’IA e il ML permettono alle aziende di automatizzare le attività più ripetitive riducendo gli errori e, al contempo, migliorando l’efficienza e la redditività. Gli approcci dell’IA, infatti, possono ridurre gli errori fino al 50% in settori come la vendita al dettaglio.

L’applicazione dell’intelligenza artificiale e del machine learning

L’umanità ha scoperto solo una minima parte delle potenzialità dell’IA e del ML. Eppure, la popolarità di queste tecnologie è già in crescita. In effetti, nel 2022 il 35% delle organizzazioni si è servito dell’IA, con un incremento del 4% rispetto al 2021.

Nel 2023 è cresciuto ulteriormente il numero di aziende che sfrutta l’intelligenza artificiale e il machine learning in queste applicazioni.

• Servizio clienti. Le organizzazioni si stanno affidando all’IA e al ML per far fronte alle richieste dei clienti in modo più veloce e accurato, e lo stanno facendo con i chatbot basati sull’IA. Stanno usando anche soluzioni come Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP) per raccogliere informazioni più approfondite sui clienti e offrire così un servizio impeccabile.
• Settore bancario e finanziario. Le società finanziarie usano l’IA e il ML per tutto ciò che va dalla conformità alla gestione degli investimenti e all’elaborazione dei documenti.
• Approfondimenti sul cliente. Grazie agli approfondimenti basati sull’IA, un maggior numero di aziende è in grado di personalizzare la customer experience. Ad esempio, i motori di suggerimenti di Spotify e Amazon sfruttano l’IA per raccogliere dati e distribuire automaticamente esperienze personalizzate.
• Sicurezza informatica. I fornitori di IT si avvalgono sempre più dell’IA e del ML per rilevare e mitigare i rischi di sicurezza e prevenire gli errori umani.
• Trasporti. Le auto a guida autonoma e le navi cargo sono solo alcuni degli esempi di come l’IA e il ML semplifichino i trasporti.
• Strategia di marketing. Gli esperti di marketing usano soluzioni come Adobe Experience Platform per generare customer intelligence basata sui dati in tempo reale per rafforzare la personalizzazione.
• Sanità. L’IA e il ML aiutano i fornitori di servizi sanitari a migliorare l’accuratezza diagnostica, offrire cure personalizzate attraverso gli assistenti virtuali e rilevare le frodi.

Il futuro dell’IA e del machine learning

Ci aspettiamo che in futuro si registri una domanda crescente per l’IA e il ML. Entro il 2029 l’IA e il ML varranno più di 209 miliardi di dollari.

In futuro l’IA rivoluzionerà la medicina e la ricerca, oltre a creare customer experience iper-personalizzate. Ad esempio, Adobe Real-Time CDP genera approfondimenti e indicazioni fruibili per scalare i gruppi di pubblico attraverso l’intelligenza artificiale e il machine learning. Si osserverà anche un aumento dei posti di lavoro in ambito STEM per la gestione delle soluzioni di IA e ML. Si prevede infatti che, fino al 2031, i posti di lavoro destinati a computer e data scientist cresceranno del 21%.

È chiaro che l’IA e il ML continueranno a rivoluzionare il business attuale. Questa tecnologia opera spesso in sottofondo, ma è probabile che in futuro svolga un ruolo più attivo nella vita sia professionale che quotidiana.

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