Intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) sono spesso trattate in maniera intercambiale, come fossero dei sinonimi tecnologici. In realtà, si tratta di due definizioni ben differenti, che si riferiscono ad altrettanti significati. Le aree di sovrapposizione, specie in ambito applicativo, non mancano ed è con ogni probabilità questo aspetto a far sì che vengano alternati anche in maniera piuttosto impropria.
Occorre pertanto fare chiarezza su cosa si intenda per intelligenza artificiale e machine learning, nella scienza dei dati e più in generale per quanto riguarda le loro applicazioni sul campo.
Intelligenza e artificiale e machine learning sono due tecnologie emergenti che vengono utilizzate soprattutto nell’ambito dei big data analytics, per generare valore grazie all’apprendimento automatico sulla base dei dati digitali di cui le aziende ogni giorno acquisiscono dai sistemi IoT e dai canali di comunicazione.
Intelligenza artificiale e machine learning sono sempre più diffuse sia nel contesto delle applicazioni enterprise che in ambito consumer, in maniera sempre più trasparente, al punto che spesso le utilizziamo in maniera assolutamente inconsapevole.
Non è eccessivo affermare che AI e ML sono tecnologie ormai indispensabili per elaborare e analizzare grandi numeriche di dati ai fini di ottenere insight in grado di supportare le decisioni aziendali e rendere sempre più efficienti i processi in cui sono implementate.
Vediamo in cosa consistono e quali sono le differenze sostanziali tra intelligenza artificiale e machine learning, in modo da comprendere come si collocano negli ecosistemi tecnologici che le aziende implementano durante il loro percorso di trasformazione digitale.
Cos’è l’intelligenza artificiale o IA
Non esiste, e probabilmente non esisterà mai una definizione univoca di intelligenza artificiale, tante sono le sfaccettature che la condizionano. Secondo la definizione “umanistica” offerta da Stanford University nel suo speciale AI 100, l’intelligenza artificiale è: “Quell’attività dedicata a rendere le macchine intelligenti, e l’intelligenza è quella qualità che consente a un’entità di funzionare in modo appropriato e con lungimiranza nel proprio ambiente”.
In altri termini, l’intelligenza artificiale viene convenzionalmente associata a tutte le tecniche in grado di emulare l’intelligenza umana mediante elaboratori informatici, ai fini di affrontare e risolvere con vari approcci i problemi specifici o generalisti, esattamente come cercherebbe di fare il cervello umano.
Secondo la definizione offerta dall’Oxford Reference, infatti, l’intelligenza artificiale coincide con: “La teoria e lo sviluppo di sistemi informatici in grado di eseguire compiti che richiedono normalmente l’intelligenza umana, come la percezione visiva, il riconoscimento del linguaggio parlato, la decisione e la traduzione tra lingue”.
Alla luce di questa definizione appare di vitale importanza sottolineare come l’intelligenza artificiale sia spesso identificata quale un sistema unitario, quando in realtà è un termine ombrello che comprende più tecnologie, la cui combinazione consente di apprendere e ragionare per risolvere problemi di natura complessa.
Cos’è il machine learning o ML
Il machine learning è una sottobranca dell’intelligenza artificiale specializzata nello sviluppo di algoritmi e modelli matematici in grado di apprendere in maniera progressiva da set di dati, per migliorare le loro prestazioni analitiche nel tempo.
Il machine learning consente agli elaboratori informatici di apprendere da esperienze passate per migliorare la qualità e la pertinenza delle informazioni contestuali che sono in grado di generare grazie alle loro applicazioni.
Il termine machine learning è comparso per la prima volta nel corso del 1959, quando il ricercatore IBM Arthur Samuel sviluppò un software per giocare a dama dotato di un processo di apprendimento automatico.
Data la sua progressiva diffusione, a partire dagli anni Ottanta, il machine learning viene ormai trattato come una disciplina autonoma, e non più come un semplice subset dell’intelligenza artificiale.
E’ importante notare come il machine learning prenda decisamente le distanze dai sistemi esperti, tecniche AI che basano il loro operato su una serie di regole predeterminate. Il ML utilizza infatti algoritmi che apprendono grazie all’analisi di grandi quantità di dati, per effettuare analisi descrittive e predittive utili a supportare consapevolmente i processi decisionali delle aziende.
Nonostante le sue radici siano ben antecedenti, il machine learning ha accelerato i termni della sua popolarità applicativa grazie alla cultura data driven, diffusasi nelle aziende a partire dagli anni Novanta. L’attuale democratizzazione del ML è stata favorita dalla maturità tecnologica degli elaboratori necessari per soddisfare le esigenze computazionali dei suoi algoritmi più complessi. Un sogno diventato realtà grazie al cloud computing.
Per chiarire cosa si intende per apprendimento automatico, è opportuno definire le due tipologie attualmente più diffuse: l’apprendimento supervisionato e l’apprendimento non supervisionato.
Nel caso dell’apprendimento supervisionato, gli algoritmi ML risolvono problemi utilizzando valori di dati già etichettati quali input e output, grazie alla scoperta delle loro correlazioni. Nel caso dell’apprendimento non supervisionato, gli output non sono invece noti a priori, per cui gli algoritmi sono chiamati ad un lavoro maggiormente esplorativo, ai fini di scoprire i modelli nascosti a partire da set di dati non etichettati.
Oltre a costituire una sottobranca dell’intelligenza artificiale, il machine learning utilizza moltissime tipologie di algoritmi, grazie ai quali dà a sua volta luogo ad ulteriori sottoinsiemi. È il caso del celebre deep learning, definito quando ci si ritrova al cospetto di una rete neurale formata da tre o più livelli.
Le differenze fra intelligenza artificiale e machine learning
La principale differenza che intercorre tra intelligenza artificiale e machine learning è implicita nelle rispettive definizioni, che le vede direttamente collegate ma al tempo stesso riferite ad applicazioni e obiettivi che si pongono su un piano di lettura differente.
L’intelligenza artificiale si riferisce ad argomenti molto ampi, utilizzando varie tecniche per simulare il ragionamento del cervello umano. Tra queste figura il machine learning, i cui algoritmi sono in grado di apprendere in autonomia da un data set relativo ad un contesto specifico, migliorando progressivamente le conoscenze del contesto stesso e la capacità di definire modelli sempre più accurati.
L’intelligenza artificiale costituisce il termine ombrello di un paradigma tecnologico, che oltre al machine learning è attualmente costituito da molti altri sottoinsiemi: il cognitive computing, i sistemi esperti, il natural language processing, la computer vision e l’AI generativa, giusto per citare alcune delle tecniche più popolari e attualmente diffuse sul mercato.
Questa puntualizzazione ci consente di comprendere come, nel contesto ampio dell’intelligenza artificiale, per le applicazioni complesse, il machine learning venga utilizzato in combinazione con le altre tecniche citate. Questa sovrapposizione costituisce una delle principali ragioni per cui AI e ML vengono spesso associate, talvolta in maniera indistinta.
Ai fini di identificare al meglio le differenze tra AI e ML, appare utile tracciare una sintesi non esaustiva delle loro principali funzionalità.
Intelligenza artificiale
- – Si ispira dichiaratamente al modo con cui il cervello umano effettua i propri processi decisionali
- – Simula l’intelligenza umana per risolvere problemi di carattere generico
- – Sviluppa sistemi in grado di svolgere analisi molto complesse su enormi quantità e varietà di dati
- – Utilizza varie tecniche per analizzare tutti i tipi di dati digitali disponibili: strutturati, semistrutturati e non strutturati
Machine learning
- – Sviluppa sistemi di elaborazione informatica capaci di apprendere in autonomia da uno storico di dati
- – Utilizza algoritmi di apprendimento automatico per generare modelli (output) predittivi
- – L’apprendimento automatico è finalizzato a migliorare nel tempo il processo di apprendimento e di conseguenza la qualità delle analisi effettuate
- – Esegue attività in contesti specifici e i dati utilizzati per il training devono essere dotati di una qualità sufficiente per descriverli in maniera accurata, onde evitare bias troppo importanti rispetto alla situazione reale a cui ci si riferisce
- – Utilizza dati strutturati e semistrutturati
L’intelligenza artificiale adotta un approccio generalista, tipico dell’intelligenza umana quando si approccia ad un problema eseguendo ragionamenti basati sulla logica. La AI si profila in tal senso come un cervello sintetico, mentre il machine learning restringe per definizione il contesto di riferimento, per ottimizzare e rendere sempre più accurata un’analisi rivolta alla soluzione di un caso specifico, noto a priori.
Come le aziende possono sfruttare IA e ML
L’utilizzo combinato e simultaneo di AI e ML genera importanti benefici in molti ambiti applicativi. Oggi l’intelligenza artificiale, nella sua definizione più ampia, viene utilizzata sia nel contesto consumer, tipico delle attività di tutti i giorni, che coinvolgono le persone comuni, che nelle applicazioni enterprise, da aziende pubbliche e private di qualsiasi dimensione, in tutti i settori di business.
La capacità dell’intelligenza artificiale e del machine learning di automatizzare i processi sta risultando sempre più strategica nel generare valore, consentendo alla aziende di prendere decisioni più informate e consapevoli.
Le organizzazioni possono sfruttare l’intelligenza artificiale e il machine learning in vari modi, con vari approcci e soluzioni tecnologiche, per rendere più efficienti i loro processi di business, oltre ad abilitarne di nuovi.
Tra gli ambiti applicativi più ricorrenti di AI e ML nei contesti aziendali in tutti i settori di business, ritroviamo:
- – Analisi dei dati: L’intelligenza artificiale e il machine learning vengono correntemente utilizzate nell’ambito della business intelligence e della business analytics, per analizzare grandi quantità e varietà di dati. Tra i principali obiettivi ritroviamo il riconoscimento dei pattern che consentono di conoscere i trend di mercato ed effettuare previsioni mirate sulla domanda.
- – Automazione dei processi: AI e ML mettono a disposizione varie applicazioni per favorire l’automazione dei processi aziendali, tra cui la gestione documentale, la supply chain, la logistica, le fatturazioni e la contabilità.
- – Marketing: AI e ML vengono utilizzate per migliorare il livello di personalizzazione delle campagne di marketing. L’analisi comportamentale e transazionale dei clienti consente alle aziende di profilarli in maniera più accurata rispetto a quanto avviene grazie ai sistemi tradizionali, per progettare campagne di marketing personalizzate, in grado di anticipare la richiesta del cliente stesso.
- – Assistenza clienti: L’intelligenza artificiale viene impiegata in vari contesti nell’ambito delle attività di customer care. Sono infatti sempre più diffusi i chatbot alimentati dall’AI generativa, che consentono di rispondere alle domande dei clienti in modo rapido ed efficiente, oltre a suggerire contenuti e iniziative per interagire con loro nel modo più naturale possibile.
Gestione delle risorse umane: AI e ML vengono utilizzate con frequenza sempre maggiore anche nelle attività HR. Ad esempio, le aziende possono utilizzare applicazioni basate su AI per selezionare i candidati sulla base dell’affinità con le posizioni ricercate, monitorare le prestazioni dei dipendenti e suggerire percorsi di formazione personalizzati sulla base degli interessi e dei ruoli svolti in ambito professionale.
Categoria: INTELLIGENZA ARTIFICIALE
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