L'intelligenza artificiale è ormai parte della nostra vita quotidiana: dagli smartphone che riconoscono il nostro viso e si sbloccano con un semplice sguardo, agli assistenti virtuali che ci aiutano a organizzare la nostra giornata e persino a fare la spesa, siamo circondati da tecnologie "intelligenti".

Dietro queste innovazioni troviamo concetti fondamentali come machine learning, reti neurali e deep learning, tutti collegati al vasto mondo dell'intelligenza artificiale. Ma quali sono le differenze tra queste tecnologie? Come si distinguono le reti neurali dal machine learning, o l’intelligenza artificiale dal deep learning?

Le differenze tra intelligenza artificiale, machine learning, reti neurali e deep learning: panoramica

Prima di entrare nei dettagli, ecco il quadro generale: queste tecnologie sono sottocategorie l’una dell’altra, secondo questa struttura.

• Intelligenza artificiale (IA): è il termine generico usato per indicare software che riescono a replicare abilità complesse degli esseri umani, come riconoscere immagini, scrivere testi, disegnare, ecc.
• Machine learning: è un sottoinsieme di tecniche IA basate su modelli che apprendono da dati.
• Reti neurali: sono un tipo di architettura di machine learning ispirata al cervello umano, formata da “neuroni artificiali” connessi tra loro.
• Deep learning: è un tipo di reti neurali con molti neuroni disposti su molti strati.

Vediamo ora in dettaglio ciascuna tecnologia.

Intelligenza artificiale: un nuovo modo per affrontare la complessità

L’intelligenza artificiale è un termine ampio che copre qualsiasi tecnologia che permette a una macchina di replicare abilità umane complesse. Non si tratta di una singola tecnologia, bensì di un campo di studio che comprende molte tecniche diverse. Ecco alcuni esempi.

• Assistenti vocali basati sull’IA come Siri, Alexa o Google Assistant: capiscono le tue domande, le interpretano e ti rispondono.
• IA nei videogiochi: è usata per controllare avversari virtuali contro cui possiamo giocare.
• Sistemi di raccomandazione su piattaforme come Netflix o Amazon: analizzano i tuoi gusti e ti suggeriscono prodotti o contenuti.
• Chatbot sui siti web: interagiscono con i clienti rispondendo alle domande più comuni.
• Sistemi di navigazione GPS: calcolano il percorso migliore considerando traffico, lavori stradali e altre variabili.

Machine learning: le macchine che imparano da sole

Il machine learning (ML) è una branca dell’IA che si concentra su come le macchine possono apprendere dai dati. Invece di programmare esplicitamente un computer con ogni singola regola per svolgere un compito, con il machine learning forniamo al sistema una grande quantità di dati e lasciamo che "impari" da solo a riconoscere schemi ricorrenti e prendere decisioni. È simile a come si insegna a un bambino a riconoscere un gatto: mostrandogli molte immagini di gatti diversi, il bambino sviluppa la capacità di identificare qualsiasi gatto, anche quelli che non ha mai visto prima.

Alcune applicazioni in cui il machine learning funziona bene sono:

• Filtri antispam per le email: il sistema impara a riconoscere le caratteristiche tipiche delle email spam analizzando migliaia di esempi.
• Diagnosi mediche: analizzando immagini mediche e dati dei pazienti, i sistemi di ML possono aiutare i medici a identificare malattie.

Non tutta l'IA utilizza il Machine Learning. Alcuni sistemi di IA, specialmente quelli più vecchi, si basano su regole programmate esplicitamente. Per esempio, un programma per giocare scacchi che segue regole rigide stabilite dai programmatori non sta "imparando", ma sta eseguendo istruzioni predefinite.

Alcuni algoritmi di IA “vecchio stile” di questo tipo sono i seguenti.

• Ricerca A*: usata per trovare il percorso ottimale per andare da un punto a un altro data una serie di vincoli.
• Ricerca avversaria: usata nei giochi che prevedono due avversari per determinare la mossa migliore da fare, esplorando molti scenari possibili.

Reti neurali: i cervelli digitali

Le reti neurali sono una particolare architettura di machine learning, ispirata al funzionamento del cervello umano. Immaginate una rete complessa di piccole unità di calcolo, dette neuroni, ognuna collegata a molte altre da una funzione matematica. L’insieme dei neuroni può elaborare informazioni complesse e produrre come risultato una previsione di un dato, una classificazione di un oggetto e molto altro.

Ecco alcuni campi in cui le reti neurali reti neurali funzionano bene.

• Sistemi di raccomandazione: usati per consigliare agli utenti film da guardare, prodotti da acquistare, e molto altro, basandosi sui loro gusti.
• Riconoscimento facciale: i sistemi che identificano persone nelle foto sui social media usano reti neurali per analizzare le caratteristiche del viso.

Non tutto il machine learning utilizza le reti neurali. Esistono molte altre tecniche, tra cui i seguenti.

• Alberi decisionali: funzionano un po' come il gioco "Indovina chi?", facendo una sequenza di domande a risposta multipla per arrivare a una decisione.
• K-nearest neighbors: classifica nuovi dati basandosi sui dati di addestramento più simili.

Ognuna di queste tecniche ha i suoi punti di forza e viene scelta in base al tipo di problema da risolvere e ai dati disponibili.

Deep learning: la frontiera più avanzata dell’intelligenza artificiale

Il deep learning rappresenta l'evoluzione più recente e potente delle reti neurali. Mentre una rete neurale tradizionale ha uno o pochi strati di neuroni, una rete di deep learning ne ha moltissimi (da qui il termine "deep", profondo). Questa profondità permette alla rete di imparare rappresentazioni sempre più astratte e complesse dei dati. In pratica, nei primi strati la rete impara caratteristiche semplici, come linee o bordi in un'immagine. Man mano che si procede verso gli strati più profondi, queste informazioni vengono combinate per riconoscere forme più complesse, come occhi, nasi o interi volti. Questo processo rende le reti di deep learning particolarmente efficaci nel riconoscere schemi nei dati, permettendo loro di affrontare problemi complessi con una sorta di "comprensione" più avanzata rispetto alle reti neurali tradizionali. 

Il deep learning è la tecnica di IA più potente al momento, che ha permesso di fare enormi progressi in moltissimi campi. Eccone alcuni:

• Assistenti avanzati: sistemi come ChatGPT possono generare testo coerente, rispondere a domande complesse, scrivere codice e fare traduzioni accurate.
• Diagnosi mediche: reti di deep learning possono analizzare immagini mediche per rilevare tumori, aiutando i medici a diagnosticarli nelle fasi iniziali con maggiore precisione.
• Generazione di contenuti: particolari reti di deep learning possono essere usate per generare immagini e video a partire da descrizioni testuali.

Tuttavia, il deep learning non è la soluzione per tutto. Richiede grandi quantità di dati e potenza di calcolo, e i suoi processi decisionali possono essere difficili da interpretare (problema della "black box"). Le reti neurali più piccole e altre tecniche di machine learning sono ancora molto utili per problemi più semplici o quando si hanno meno dati a disposizione. Per esempio, alcune applicazioni in cui spesso conviene usare reti neurali più piccole sono:

• Riconoscimento di scrittura manuale: utilizzato per riconoscere numeri o lettere scritti a mano, per esempio nei moduli postali.
• Sistemi di raccomandazione di base: per creare le sezioni “prodotti suggeriti” in negozi online di dimensioni medio-piccole.

Riepilogo delle differenze tra IA, machine learning, reti neurali e deep learning

• L'intelligenza artificiale è il campo più ampio, che mira a creare macchine capaci di svolgere compiti che richiederebbero l'intelligenza umana.
• Il machine learning è un approccio all'IA che permette alle macchine di imparare dai dati, senza essere programmate esplicitamente per ogni compito.
• Le reti neurali sono un tipo di machine learning ispirato al funzionamento del cervello umano, con "neuroni" artificiali interconnessi.
• Il deep learning utilizza reti neurali molto grandi e profonde per affrontare compiti incredibilmente complessi, come il riconoscimento del linguaggio o l’analisi di immagini.

L'IA continua a evolversi rapidamente, offrendo nuove tecniche per svolgere compiti sempre più avanzati. Comprendere i loro punti di forza è utile per riconoscere a quali campi e problemi ciascuna di esse è più adatta.

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