Cos’è AI, Machine Learning e Deep Learning? Quali sono le differenze tra questi tre termini?

Nell’era tecnologica odierna, i termini AI, Machine Learning e Deep Learning compaiono sempre più frequentemente. Molti li usano addirittura come concetti equivalenti, ma in realtà si tratta di tre concetti strettamente correlati ma distinti.

Ad esempio, quando il programma AlphaGo di Google ha sconfitto il campione di Go Lee Sedol nel 2016, i media hanno alternato l’uso dei termini AI, machine learning e deep learning per descrivere questa vittoria. In realtà, AI, machine learning e deep learning hanno tutti contribuito al successo di AlphaGo, ma non sono la stessa cosa.

Questo articolo La aiuterà a comprendere chiaramente le differenze tra AI, Machine Learning e Deep Learning, così come il loro rapporto reciproco. Scopriamo insieme i dettagli con INVIAI!

Cos’è l’Intelligenza Artificiale (AI)?

L’Intelligenza Artificiale (Artificial Intelligence - AI) è un campo scientifico dell’informatica che si concentra sulla creazione di sistemi in grado di simulare l’intelligenza e le funzioni cognitive umane.

In altre parole, l’AI comprende tutte le tecniche che permettono ai computer di svolgere compiti che normalmente richiedono l’intelligenza umana, come risolvere problemi, prendere decisioni, percepire l’ambiente, comprendere il linguaggio, ecc. L’AI non si limita solo ai metodi di apprendimento dai dati, ma include anche sistemi basati su regole o conoscenze programmate dall’uomo.

In pratica, i sistemi AI possono essere progettati in modi diversi: basati su regole fisse, su conoscenze esperte o su dati con capacità di autoapprendimento. Solitamente si distinguono due principali categorie di AI:

• AI ristretta (AI debole): Intelligenza artificiale con ambito limitato, specializzata in un compito specifico (ad esempio: giocare a scacchi, riconoscimento facciale). La maggior parte dei sistemi AI attuali rientra in questa categoria.
• AI generale (AI forte): Intelligenza artificiale capace di comprendere e svolgere qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può fare. Questo rimane un obiettivo futuro e non esiste ancora nella realtà.

>>> Clicchi per approfondire: Cos'è l'IA?

Cos’è il Machine Learning?

Machine Learning (ML) è un sottoinsieme dell’AI che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli statistici che permettono ai computer di imparare dai dati e migliorare progressivamente la precisione senza essere programmati esplicitamente passo dopo passo. Invece di fornire istruzioni dettagliate, gli algoritmi ML analizzano i dati di input per estrarre regole e fare previsioni o decisioni su nuovi dati.

Una definizione classica di Arthur Samuel del 1959 descrive il Machine Learning come “un campo di studio che dà ai computer la capacità di apprendere senza essere programmati esplicitamente”. Gli algoritmi ML si dividono in alcune categorie principali:

• Apprendimento supervisionato (supervised learning): Modelli addestrati su dati etichettati (ad esempio: prevedere il prezzo di una casa da dati storici con prezzi noti).
• Apprendimento non supervisionato (unsupervised learning): Modelli che trovano strutture o gruppi nei dati non etichettati (ad esempio: raggruppare clienti con comportamenti simili).
• Apprendimento per rinforzo (reinforcement learning): Modelli che interagiscono con l’ambiente e imparano a comportarsi tramite premi o punizioni (ad esempio: AI che migliora giocando a un videogioco).

È importante notare che non tutti i sistemi AI sono Machine Learning, ma tutti gli algoritmi di Machine Learning rientrano nell’ambito dell’AI. L’AI è più ampia del ML – come tutti i quadrati sono rettangoli, ma non tutti i rettangoli sono quadrati.

Molti sistemi AI tradizionali, come programmi di gioco basati su algoritmi di ricerca, non “imparano” dai dati ma seguono regole programmate dall’uomo – sono considerati AI ma non ML.

Cos’è il Deep Learning?

Deep Learning (DL) è una branca specializzata del Machine Learning che utilizza modelli basati su reti neurali artificiali multilivello per apprendere dai dati.

Il termine “deep” (profondo) si riferisce alla presenza di molti strati nascosti (solitamente più di 3) – questa struttura multilivello permette al modello di apprendere caratteristiche complesse a livelli di astrazione elevati. Il Deep Learning si ispira al funzionamento del cervello umano, con “neuroni” artificiali interconnessi che simulano le reti neurali biologiche.

La forza del Deep Learning risiede nella capacità di estrarre automaticamente caratteristiche dai dati grezzi: i modelli di deep learning possono individuare pattern e caratteristiche importanti senza bisogno che l’uomo fornisca manualmente gli attributi di input. Per questo, il Deep Learning è particolarmente efficace con dati complessi come immagini, audio, linguaggio naturale – dove è difficile definire manualmente le caratteristiche utili.

Tuttavia, per ottenere buone prestazioni, i modelli di deep learning richiedono grandi quantità di dati e risorse computazionali potenti (GPU, TPU, ecc.) per l’addestramento. In cambio, con dati e calcolo sufficienti, il Deep Learning può eccellere in compiti come riconoscimento immagini, riconoscimento vocale, traduzione automatica, giochi, e persino raggiungere o superare le prestazioni umane in alcuni ambiti.

Relazione tra AI, Machine Learning e Deep Learning

Come detto, Deep Learning ⊂ Machine Learning ⊂ AI: AI è il campo più ampio, Machine Learning è una sua sotto-categoria, e Deep Learning è una parte del Machine Learning. Ciò significa che ogni algoritmo di deep learning è un algoritmo di machine learning, e ogni metodo di machine learning fa parte dell’AI.

Tuttavia, il contrario non è sempre vero – non tutti i sistemi AI utilizzano machine learning, e il machine learning è solo uno dei tanti approcci per realizzare l’AI.

Ad esempio, un sistema AI può basarsi solo su un insieme di regole programmate dall’uomo (senza machine learning), come un programma AI che classifica frutta basandosi su codici a barre. Al contrario, quando il problema è più complesso e i dati più abbondanti, si ricorre a metodi di machine learning e deep learning per ottenere migliori risultati.

Principali differenze tra AI, Machine Learning e Deep Learning

Nonostante la relazione gerarchica, AI, ML e DL presentano differenze evidenti in termini di ambito, modalità operative e requisiti tecnici:

Ambito di applicazione

AI è un concetto generale che include tutti i metodi per simulare l’intelligenza (sia basati su regole che su apprendimento dai dati). Machine Learning è più specifico, comprendendo solo i metodi AI basati sull’apprendimento automatico dai dati. Deep Learning è ancora più specifico – è un sottoinsieme del ML che utilizza reti neurali multilivello, quindi DL è contemporaneamente ML e AI.

Modalità di apprendimento e intervento umano

Nel machine learning tradizionale, l’intervento umano è ancora significativo – ad esempio, gli ingegneri devono selezionare e estrarre le caratteristiche (feature) più adatte dai dati per alimentare gli algoritmi.

Al contrario, il deep learning automatizza gran parte dell’estrazione delle caratteristiche; le reti neurali multilivello imparano autonomamente a riconoscere caratteristiche importanti a diversi livelli di astrazione dai dati grezzi, riducendo la dipendenza dagli esperti umani.

In termini semplici, per problemi complessi (ad esempio riconoscimento immagini), un modello ML tradizionale può richiedere che un ingegnere fornisca caratteristiche come forma, colore, bordi per riconoscere un oggetto, mentre un modello DL può “guardare” direttamente l’immagine e imparare automaticamente queste caratteristiche.

Requisiti di dati

Gli algoritmi di machine learning tradizionali spesso funzionano bene anche con quantità moderate o piccole di dati, purché siano di qualità e con caratteristiche chiare. Al contrario, i modelli di deep learning richiedono generalmente grandi dataset (milioni di esempi) per esprimere al meglio il loro potenziale.

Ad esempio, un sistema di riconoscimento vocale basato su deep learning può necessitare di decine di migliaia di ore di registrazioni per raggiungere alta precisione. Questo rende il deep learning particolarmente adatto all’era del “big data”, dove oltre l’80% dei dati aziendali è non strutturato (come testi, immagini) e richiede metodi di apprendimento profondo per essere elaborato efficacemente.

Requisiti infrastrutturali

Poiché i modelli di deep learning sono spesso molto complessi e devono elaborare grandi quantità di dati, il loro addestramento richiede elevate potenze di calcolo. Gli algoritmi ML tradizionali possono funzionare bene su CPU, anche su computer personali, mentre il deep learning quasi sempre necessita del supporto di GPU (o TPU, FPGA) per accelerare i calcoli paralleli delle matrici.

Il tempo di addestramento di un modello deep learning è anche molto più lungo rispetto a un modello ML semplice, a volte misurabile in ore o giorni a seconda del volume dei dati.

Prestazioni e precisione

L’obiettivo principale della AI è risolvere con successo un compito, non necessariamente tramite l’apprendimento dai dati. Invece, il machine learning mira a ottimizzare la precisione delle previsioni imparando da dati di addestramento, accettando di sacrificare la “spiegabilità” del modello.

Deep learning può raggiungere precisioni molto elevate, superiori ai metodi ML tradizionali, se dispone di dati e potenza di calcolo sufficienti – molti problemi di riconoscimento con deep learning hanno raggiunto record di accuratezza, sebbene con costi computazionali elevati.

Applicazioni adatte

Machine Learning è spesso usato per applicazioni di analisi dati e previsione con quantità moderate di dati e requisiti computazionali contenuti. Ad esempio, ML è utile per prevedere il comportamento dei clienti, analisi del credito, rilevamento frodi o filtro spam – compiti con dati strutturati non troppo complessi.

Al contrario, Deep Learning eccelle in compiti complessi che richiedono alta precisione e l’elaborazione di dati non strutturati come riconoscimento immagini, voce, elaborazione del linguaggio naturale, guida autonoma... Questi ambiti spesso hanno grandi quantità di dati e richiedono modelli capaci di “comprendere” caratteristiche sofisticate, cosa che le reti neurali multilivello possono fare efficacemente.

Applicazioni pratiche di AI, ML e Deep Learning

Per comprendere meglio le differenze, vediamo alcuni esempi tipici di applicazione per ciascuna tecnologia:

Intelligenza Artificiale (AI): L’AI è presente in molti sistemi intelligenti intorno a noi, da algoritmi di previsione della domanda su Google, app di ride sharing Uber/Grab che trovano percorsi ottimali, fino a sistemi di pilotaggio automatico su aerei commerciali. Programmi come Deep Blue per gli scacchi o AlphaGo per il Go sono anch’essi esempi di AI.

Si noti che alcuni sistemi AI possono non utilizzare machine learning, ad esempio programmi AI che controllano NPC (personaggi non giocanti) nei videogiochi basandosi solo su regole fisse scritte dagli sviluppatori.

Machine Learning: Il machine learning è ampiamente utilizzato in molti settori. Tipici esempi sono gli assistenti virtuali intelligenti come Siri, Alexa, Google Assistant – che apprendono dai dati degli utenti per comprendere comandi e rispondere adeguatamente. Filtri per email spam e malware usano algoritmi ML per riconoscere messaggi indesiderati basandosi su modelli appresi.

Inoltre, il ML tradizionale è impiegato in previsioni di business, analisi del rischio finanziario e molti sistemi di raccomandazione come suggerimenti di film su Netflix o prodotti su Amazon.

Deep Learning: Il deep learning è alla base dei recenti progressi straordinari nell’AI. Sistemi di riconoscimento vocale (come trascrizione automatica, assistenti virtuali), riconoscimento immagini (rilevamento oggetti, riconoscimento facciale), auto a guida autonoma che analizzano video in tempo reale – tutti utilizzano deep learning per raggiungere alta precisione.

Il Deep Learning è anche la tecnologia fondamentale dietro i modelli di AI generativa (Generative AI) di grande successo oggi, come GPT-4 che alimenta ChatGPT. Questi enormi foundation model sono addestrati su grandi quantità di testo e immagini, permettendo loro di generare contenuti nuovi e svolgere molteplici compiti. L’esperienza dimostra che l’uso di potenti modelli deep learning come l’AI generativa può moltiplicare la velocità di creazione di valore rispetto ai metodi tradizionali.

In sintesi, AI, Machine Learning e Deep Learning non sono termini sinonimi, ma hanno una relazione gerarchica e differenze ben definite.

AI è il quadro generale dell’intelligenza delle macchine, in cui Machine Learning e Deep Learning sono approcci chiave per realizzare questo obiettivo. Machine Learning consente alle macchine di apprendere dai dati e migliorare progressivamente, mentre Deep Learning approfondisce questo processo con modelli di reti neurali multilivello che possono raggiungere prestazioni superiori con grandi quantità di dati.

Comprendere correttamente le differenze tra AI, ML e DL non solo aiuta a usare i termini in modo preciso, ma anche a scegliere la soluzione tecnologica più adatta: a volte un semplice modello di machine learning è sufficiente per risolvere un problema, mentre in altri casi è necessario ricorrere al deep learning. In futuro, con l’aumento dei dati e delle esigenze, il deep learning è previsto continuare a svolgere un ruolo chiave nel promuovere nuovi progressi nel campo dell’AI.