Tassonomia dell’intelligenza artificiale
Intelligenza Artificiale, Machine Learning, Deep Learning… cosa significano queste espressioni? Sono intercambiabili o hanno significati differenti? Facciamo un po’ di chiarezza!
Intelligenza Artificiale: creare macchine intelligenti
Per IA si intende la capacità di una tecnologia di imitare l'intelligenza umana: apprendere, ragionare, risolvere problemi e prendere decisioni. Questa tecnologia permette di semplificare, e quasi mai sostituire, le funzioni di un cervello pensante appartenente ad un essere umano.
Machine Learning: addestrare macchine per apprendere dai dati
Il Machine Learning è la disciplina che raccoglie e studia le tecniche per realizzare l’IA. Utilizza diversi metodi matematici e algoritmici, tra cui tecniche di apprendimento automatico e di deep learning. Questi algoritmi imparano da dati ed alcuni sono in grado di migliorare le proprie prestazioni nel fare previsioni o prendere decisioni in modo autonomo, solo con un piccolo (talvolta anche senza nessun) intervento umano.
Deep Learning: svolgere operazioni complesse sfruttando le reti neurali
Il Deep Learning è la tecnica più sofisticata di Machine Learning e si ispira alla struttura e al funzionamento del cervello umano. È costituito da reti neurali artificiali profonde, cioè migliaia di nodi interconnessi che imitano i neuroni biologici. Questi nodi consentono di creare modelli di apprendimento che producono dei risultati simili a quelli che creerebbe un essere umano: analizzare dati, comprendere testi e fotografie, fino a generare testi, audio, video ed immagini.
