Nell’attuale panorama tecnologico, il Deep Learning si erge come una forma avanzata di apprendimento automatico, portando con sé innovazioni e cambiamenti significativi. Questo articolo delinea le fondamentali differenze tra Deep Learning, Machine Learning e Intelligenza Artificiale (IA) tradizionale, gettando luce su un ambito sempre più rilevante nella nostra quotidianità digitale.
Cos’è l’Intelligenza Artificiale?
Iniziamo dal fondamento: l’Intelligenza Artificiale (IA) è una disciplina che si concentra sulla creazione di sistemi informatici in grado di compiere attività che, in condizioni normali, richiederebbero l’intelligenza umana. Queste attività spaziano dal riconoscimento di oggetti alla comprensione del linguaggio naturale e alla risoluzione di problemi complessi.
In termini più semplici, l’IA rappresenta la ricerca di sviluppare agenti artificiali che possono percepire il loro ambiente e intraprendere azioni mirate a specifici obiettivi, simulando le facoltà cognitive umane, come il ragionamento e la creatività.
L’IA può essere suddivisa in tre categorie principali:
I tre livelli di Intelligenza Artificiale
- Intelligenza Artificiale Debole – questo tipo di IA è specializzata in compiti specifici, come il gioco degli scacchi o il riconoscimento di volti in foto. Rappresenta la forma più comune di IA in uso oggi;
- Intelligenza Artificiale Generale – l’IA generale è molto più ambiziosa, puntando a raggiungere un livello di intelligenza comparabile a quello umano, compreso l’apprendimento di contesti, umorismo ed emozioni. Attualmente, si trova ancora in fase di sviluppo;
- Intelligenza Artificiale Superiore – questa è la forma più speculativa e controversa di IA, poiché, se mai realizzata, supererebbe le capacità umane, potendo addirittura generare nuove forme di vita o colonizzare altri pianeti.
Cos’è il Machine Learning?
Il Machine Learning (ML) rappresenta una sottocategoria dell’IA e si concentra sulla capacità dei sistemi di apprendere automaticamente da dati, con l’obiettivo di fare previsioni o prendere decisioni.
Il ML si basa su algoritmi matematici che analizzano dati, identificano schemi e costruiscono modelli predittivi. Esistono due tipi principali di ML:
- Machine Learning Supervisionato – in questo caso, i sistemi apprendono da dati etichettati, ossia dati che includono sia input che output. Ad esempio, un sistema di ML supervisionato può classificare le e-mail come spam o non spam basandosi su un set di dati etichettati;
- Machine Learning Non Supervisionato – qui, i sistemi apprendono da dati non etichettati, ossia dati che includono solo gli input. Questi algoritmi sono capaci di raggruppare dati in base a somiglianze, anche senza sapere in anticipo quali categorie rappresentino.
Cos’è il Deep Learning?
Il Deep Learning è una sottocategoria del Machine Learning che si basa su reti neurali artificiali. Questi modelli, ispirati al funzionamento del cervello umano, sono costituiti da diversi strati di unità, chiamate neuroni. Ogni neurone riceve input dagli strati precedenti, li elabora attraverso complesse funzioni matematiche e produce output per gli strati successivi.
Il termine “deep” fa riferimento al fatto che queste reti neurali sono profonde, con numerosi strati di neuroni. Questa profondità consente loro di apprendere rappresentazioni complesse e astratte dei dati, capacità spesso impossibile da ottenere con metodi tradizionali di Machine Learning.
Il successo del Deep Learning è stato reso possibile dalla disponibilità di grandi quantità di dati (big data) e da avanzamenti nell’hardware, come le potenti unità di elaborazione centrale (CPU) e grafica (GPU), che accelerano il processo di apprendimento.
Differenze chiave tra Deep Learning, Machine Learning e Intelligenza Artificiale Tradizionale
Deep Learning vs. Machine Learning
Il Deep Learning si distingue dal Machine Learning in vari modi:
- Non richiede la progettazione manuale di “feature” (caratteristiche), poiché le reti neurali generano automaticamente le feature necessarie dai dati grezzi;
- Funziona con dati non strutturati come immagini, video e audio, mentre il Machine Learning è più adatto ai dati tabulari;
- Richiede una grande quantità di dati di addestramento, spesso nell’ordine di milioni di esempi;
- Ha una capacità superiore di astrazione e apprendimento di concetti complessi;
- È più intensivo dal punto di vista computazionale, richiedendo hardware più potente.
Deep Learning vs. Intelligenza Artificiale Tradizionale
Mentre l’IA tradizionale si basa su regole logiche e simboliche predefinite da esperti umani, il Deep Learning apprende direttamente dai dati. Questo significa che l’IA tradizionale eccelle nei problemi ben definiti, ma incontra difficoltà con dati complessi e non strutturati. D’altro canto, il Deep Learning si adatta bene ad ambienti dinamici e complessi, ma richiede enormi quantità di dati e potenza di calcolo.
I 5 possibili utilizzi del Deep Learning
Il Deep Learning sta trovando applicazione in vari settori:
- Social Media – Il Deep Learning è utilizzato per analizzare grandi quantità di immagini sui social media al fine di mirare agli utenti con contenuti specifici;
- Finanza – Le reti neurali possono prevedere valori aziendali, identificare minacce e sviluppare strategie di trading;
- Sanità – Il Deep Learning aiuta a comprendere il comportamento dei pazienti, facilitando la diagnosi e il trattamento;
- Sicurezza Informatica – Gli algoritmi di Deep Learning possono rilevare e mitigare minacce come virus e malware;
- Assistenti Digitali – Il trattamento del linguaggio naturale (NLP) consente assistenti digitali come Siri, Google Assistant e Alexa di fornire risposte intelligenti.
