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Differenza tra Intelligenza Artificiale e Machine Learning

06.10.2021 | | Industry 4.0

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L’ambito delle nuove tecnologie ci propone grandi innovazioni come Machine Learning e Intelligenza Artificiale. Ma il fatto che queste due tecnologie siano collegate tra loro spesso crea non pochi fraintendimenti tra le persone che per la prima volta affrontano l’argomento.

Ecco perché in questo articolo proviamo a fare chiarezza analizzando nel dettaglio tutte le differenze che intercorrono tra Intelligenza Artificiale e Machine Learning.

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Intelligenza Artificiale: cos’è?

L’Intelligenza Artificiale nasce intorno al 1956, quando alcuni ricercatori appassionati di computazione si dedicarono allo sviluppo di sistemi intelligenti in grado di creare una macchina che simulasse l’apprendimento e l’intelligenza umana. Dopo innumerevoli tentativi e miriadi di ricerche oggi si è arrivati all’Intelligenza Artificiale che tutti conosciamo. La simulazione delle funzioni cognitive umane è il postulato di partenza, nonché l’obiettivo finale di questa tecnologia.

I sistemi informatici basati sull’Intelligenza Artificiale usano calcoli matematici e assunti logici per cercare di simulare nel minimo dettaglio i ragionamenti umani, al fine di migliorare e accelerare i processi decisionali.

Che cos’è il Machine Learning?

Il Machine Learning, in italiano traducibile come “apprendimento automatico”, rappresenta invece solamente un’applicazione dell’Intelligenza Artificiale. Attraverso specifici processi fondati su modelli matematici consente di aiutare un computer ad apprendere senza istruzioni dirette, ma basandosi solamente sull’esperienza.

La differenza tra Intelligenza Artificiale e Machine Learning

Eccoci quindi arrivati al punto di interrogazione del nostro articolo: che differenza sussiste tra Intelligenza Artificiale e Machine Learning? Come accennato nel paragrafo precedente il Machine Learning è solamente un’applicazione dell’Intelligenza Artificiale. Le due tecnologie hanno stretta correlazione ma è evidente come siano una subordinata all’altra. Entrando più nel dettaglio, l’Intelligenza Artificiale permette al computer di pensare come un essere umano, offrendogli le basi e gli strumenti per replicare le azioni cognitive umane. Il Machine Learning sviluppa ulteriormente l’Intelligenza aiutando il computer ad apprendere nuove funzionalità in modo del tutto autonomo.

Applicazioni delle due tecnologie

Per comprendere ancora più nel dettaglio la differenza tra Intelligenza Artificiale e Machine Learning proviamo a capire i campi di applicazione delle due tecnologie.

Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale

L’Intelligenza Artificiale è da qualche anno sulla cresta dell’onda. Sono innumerevoli i campi di applicazione di questa tecnologia che stanno rivoluzionando la competizione in tutti i settori. L’ambito del Web è sicuramente uno dei campi d’indagine in cui l’AI riesce a offrire il meglio di sé. Si pensi, ad esempio, alla capacità di scansionare in pochissimo tempo migliaia di documenti rilevando velocemente ogni piccolo errore. Ma anche il mondo della fabbrica, in particolare il settore manifatturiero, deve molto all’Intelligenza Artificiale. Un esempio è la capacità di prevedere in anticipo eventuali guasti alle macchine produttive grazie all’analisi dei Big Data: attraverso la raccolta costante di dati dalle macchine è possibile sviluppare un’analisi predittiva basata sullo storico, sui carichi di lavoro, sulla temperatura media del macchinario e così via.

Il risultato è la stima di una previsione certa di quando la macchina registrerà guasti o malfunzionamenti.

Applicazioni del Machine Learning

Il Machine Learning, come accennato, sfrutta la struttura dell’Intelligenza Artificiale ma va oltre. Grazie a una serie di algoritmi consente di apprendere dallo storico, attraverso analisi predittive e analisi ad altra concentrazione di dati. È innegabile che la potenza di questo strumento abbia un’incidenza incredibile in qualsiasi settore. Un esempio? Sempre restando nell’ambito dei malfunzionamenti dei macchinari, il Machine Learning si rivela fondamentale nell’apprendere quelli che sono stati i cambiamenti parametrici di un dispositivo. Se l’Intelligenza Artificiale riesce ad analizzare un’enorme mole di dati per segnalare e prevedere eventuali guasti, il Machine Learning studia questi dati e li relaziona al contesto e alle cause che hanno generato scostamenti. In questo modo se la causa dello scostamento è legata ad un cambiamento di condizioni, volutamente introdotto dall’azienda, il Machine Learning apprende la variazione e riprogramma la sua analisi in base alle nuove conoscenze.

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