In rete ho trovato un articolo piuttosto interessante e mi sono proposto di riportarvelo in quanto le tecnologie menzionate nel titolo, ovvero intelligenza artificiale, machine learning e deep learning, stanno pian piano entrando a far parte della vita quotidiana e quindi suppongo possa essere interessante capire di cosa si tratta e perchè sono così utili.
Le nostre “cose” stanno via via diventando sempre più smart, incluse le nostre abitazioni (vedi i prodotti di Elgato), le nostre auto, i nostri smartphone con i vari assistenti vocali (Siri inclusa). Dispositivi, computer e macchine sono in grado di effettuare compiti in modo intelligente e apprendere i cambiamenti da soli. Come? Grazie all’intelligenza artificiale (conosciuta anche come AI).
Il termine “intelligenza artificiale” fu coniato dallo scienziato cognitivo John McCarthy durante uno dei suoi studi in materia e nel quale scrisse :
“The study is to proceed on the basis of the conjecture that every learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it.”
La citazione riportata qui sopra è tutt’oggi applicata ma con alcuni livelli di complessità aggiunti per stare dietro alle tecnologie più recenti.
Machine learning e deep learning vengono categorizzate sotto AI, ma AI non deve necessariamente essere legata al machine learning o deep learning.
Per evitare confusione più sotto potete vedere l’esempio comparativo tra mele e arance.
Intelligenza artificiale (AI):
AI, a grandi linee, descrive differenti modi con cui una macchina può interagire con il mondo reale. Tramite avanzati modi di “pensare” e grazie a software e hardware un dispositivo AI può essere in grado di imitare i comportamenti umani o persino effettuare compiti come se fosse un vero e proprio essere umano.
Oggi sentiamo molto parlare di AI, basti pensare alle app di riconoscimento vocale o agli assistenti vocali (vedi Siri, Bixbi ecc), riconoscimento facciale (FaceID o app che utilizzano filtri in tempo reale), o riconoscimento di oggetti.
Machine Learning:
Il Machine Learning è un approccio, o un sottoinsieme, della realtà aumenta. Nell’esempio qui sotto una macchina è utilizzata per completare algoritmi per l’analisi di dati, riconoscimento di pattern su dati e previsione, senza effettivamente assumere un essere umano per fare questo lavoro.
Deep Learning:
Deep Learning, è un sottoinsieme del machine learning, e sfrutta l’intelligenza computazionale. Utilizza grosse mole di dati e potenza computazione per simulare il Deep Neural Network. Essenzialmente la rete in questione imita le connessioni del cervello umano classificando set di dati e trovando correlazioni tra di essi. Il nuovo chip di Apple, montato sui nuovi iPhone, Neural Engine è basato su questo sistema. Più dati la macchina ha a disposizione più accurate le previsione saranno.
Per esempio, un dispositivo con deep learning può esaminare grandi moli di dati, come colori, forme, dimensioni e altro, al fine di determinare se una mela viene dal Gala o se un arancia fa parte della categoria “arance rosse” .
Alla luce di ciò la differenza tra intelligenza artificiale, machine learning e deep learning non è così ovvia. Dopo questo articolo dovreste aver più chiari i concetti sopracitati.
Immagini tratte da Qualcomm.com
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