Qual è la differenza tra l'intelligenza artificiale e il machine learning?
L'intelligenza artificiale (IA) è un termine inclusivo che indica diverse strategie e tecniche utilizzate per rendere le macchine più simili agli umani. L’IA include di tutto, dagli smart assistant come Alexa ai robot aspirapolvere e alle auto a guida senza conducente. Il machine learning (ML) è uno dei tanti altri rami dell'IA. Il machine learning è la scienza dello sviluppo di algoritmi e modelli statistici che i sistemi informatici utilizzano per eseguire attività complesse senza istruzioni esplicite. I sistemi si basano invece su modelli e inferenze. I sistemi informatici utilizzano gli algoritmi di machine learning per elaborare grandi quantità di dati storici e identificare modelli di dati. Sebbene il machine learning sia IA, non tutte le attività IA sono machine learning.
Quali sono le somiglianze tra IA e machine learning?
Il machine learning (ML) è una branca dell'intelligenza artificiale (IA) strettamente focalizzata. Ma entrambi questi campi vanno oltre l'automazione e la programmazione di base per generare risultati basati su analisi di dati complesse.
Risoluzione dei problemi simile a quella umana
Le soluzioni di intelligenza artificiale e machine learning (AI/ML) sono adatte per attività complesse che generalmente comportano risultati precisi basati sulle conoscenze apprese.
Ad esempio, un'auto con intelligenza artificiale a guida autonoma utilizza la visione artificiale per riconoscere gli oggetti nel suo campo visivo e la conoscenza delle norme sul traffico per guidare un veicolo.
Un algoritmo di ML per la determinazione dei prezzi immobiliari, ad esempio, applica la conoscenza dei prezzi di vendita precedenti, delle condizioni di mercato, delle planimetrie e della posizione per prevedere il prezzo di una casa.
Campi dell'informatica
L'intelligenza artificiale e il machine learning sono campi dell'informatica che si concentrano sulla creazione di software in grado di analizzare, interpretare e comprendere i dati in modi complessi. Gli scienziati in questi campi tentano di programmare un sistema informatico per eseguire compiti complessi che implicano l'autoapprendimento. Un software ben progettato completerà le attività con la stessa velocità o più velocemente di una persona.
Applicazioni per tutti i settori
Esistono applicazioni dell'IA in tutti i settori. Puoi usare l'intelligenza artificiale per ottimizzare le catene di approvvigionamento, prevedere i risultati sportivi, migliorare i risultati agricoli e personalizzare i consigli sulla cura della pelle.
Anche le applicazioni ML sono numerose. Possono includere la pianificazione predittiva della manutenzione dei macchinari, la tariffazione dinamica dei viaggi, il rilevamento di frodi assicurative e la previsione della domanda al dettaglio.
Differenze principali: intelligenza artificiale e machine learning
Il machine learning (ML) è un ramo specifico dell'intelligenza artificiale (IA). Il machine learning ha un ambito e un obiettivo limitati rispetto all'IA. L'intelligenza artificiale include diverse strategie e tecnologie che non rientrano nell'ambito del machine learning.
Ecco alcune differenze fondamentali tra i due.
Obiettivi
L'obiettivo di qualsiasi sistema di intelligenza artificiale è far sì che una macchina completi un compito umano complesso in modo efficiente. Tali compiti possono comportare l'apprendimento, la risoluzione dei problemi e il riconoscimento di modelli.
D'altra parte, l'obiettivo del machine learning è far sì che una macchina analizzi grandi volumi di dati. La macchina utilizzerà modelli statistici per identificare modelli nei dati e produrre un risultato. Al risultato è associata una probabilità di correttezza o un grado di confidenza.
Methods
Il campo dell'IA comprende una varietà di metodi utilizzati per risolvere diversi problemi. Questi metodi includono algoritmi genetici, reti neurali, deep learning, algoritmi di ricerca, sistemi basati su regole e il machine learning stesso.
All'interno del ML, i metodi sono suddivisi in due grandi categorie: apprendimento supervisionato e non supervisionato. Gli algoritmi di ML supervisionati imparano a risolvere i problemi utilizzando valori di dati etichettati input e output. L'apprendimento non supervisionato è più esplorativo e tenta di scoprire modelli nascosti nei dati non etichettati.
Implementazioni
Il processo di creazione di una soluzione ML richiede in genere due attività:
- Selezionare e preparare un set di dati di apprendimento
- Scegli una strategia o un modello di ML preesistente, come la regressione lineare o un albero decisionale
I data scientist selezionano importanti caratteristiche dei dati e le inseriscono nel modello per l'addestramento. Perfezionano continuamente il set di dati con dati aggiornati e controllo degli errori. La qualità e la varietà dei dati migliorano la precisione del modello di ML.
La creazione di un prodotto di IA è in genere un processo più complesso, quindi molte persone scelgono soluzioni di intelligenza artificiale predefinite per raggiungere i propri obiettivi. Queste soluzioni di intelligenza artificiale sono state generalmente sviluppate dopo anni di ricerca e gli sviluppatori le rendono disponibili per l'integrazione con prodotti e servizi tramite API.
Requisiti
Le soluzioni di ML richiedono un set di dati di diverse centinaia di punti dati per l'addestramento, oltre a una potenza di calcolo sufficiente per l'esecuzione. A seconda dell'applicazione e del caso d'uso, può essere sufficiente una singola istanza del server o un piccolo cluster di server.
Altri sistemi intelligenti possono avere requisiti di infrastruttura diversi, che dipendono dall'attività che si desidera eseguire e dalla metodologia di analisi computazionale utilizzata. I casi d'uso ad alto contenuto di elaborazione richiedono la collaborazione di diverse migliaia di macchine per raggiungere obiettivi complessi.
Tuttavia, è importante notare che sono disponibili entrambe le funzioni di IA e ML predefinite. Puoi integrarli nella tua applicazione tramite API senza la necessità di risorse aggiuntive.
Di cosa avrebbe bisogno un'organizzazione per iniziare con l'intelligenza artificiale e il machine learning?
Se desideri utilizzare l'intelligenza artificiale (AI) o il machine learning (ML), inizia definendo i problemi che vuoi risolvere o ricercando le domande che desideri esplorare. Una volta identificato l'area problematica, puoi determinare la tecnologia IA o ML appropriata per risolverla. È importante considerare il tipo e la dimensione dei dati di addestramento disponibili e preelaborarli prima di iniziare.
Con i servizi cloud su richiesta, puoi creare, eseguire e gestire l'IA. E le funzioni di apprendimento possono essere create, eseguite e gestite dal cloud Amazon Web Services (AWS).
In che modo le organizzazioni possono utilizzare IA e ML?
Alcune soluzioni di machine learning (ML) si applicano alla maggior parte delle organizzazioni:
- La segmentazione dei clienti consiste nel segmentare i clienti in base al loro comportamento, alle loro preferenze e alle loro caratteristiche per ulteriori attività di vendita e marketing. Leggi come Lion Parcel utilizza AWS per la segmentazione dei clienti.
- Il rilevamento delle frodi consente di analizzare e risolvere le transazioni insolite rilevate. Scopri come Luno utilizza AWS per il rilevamento delle frodi.
- L'analisi del sentiment consiste nell'incorporare il feedback dei clienti per informare la strategia e il marketing del prodotto. Scopri come Zignal Labs utilizza AWS per l'analisi del sentiment.
Ecco le soluzioni di intelligenza artificiale (IA) che si applicano alla maggior parte delle organizzazioni:
- I chatbot sono adatti per le richieste e il triaging del servizio clienti. Scopri come MetroPlusHealth utilizza AWS per i chatbot.
- Il riconoscimento vocale è ottimo per trascrivere le riunioni in verbali scritti. Scopri come Epiq utilizza AWS per il riconoscimento vocale.
- La visione artificiale funziona bene per i sistemi di riconoscimento biometrico. Scopri come PayEye utilizza AWS per la visione artificiale.
Riepilogo delle differenze: intelligenza artificiale e machine learning
| Intelligenza artificiale |
Machine learning |
|
| In cosa consiste? |
IA è un termine generico per applicazioni basate su macchine che imitano l'intelligenza umana. Non tutte le soluzioni di intelligenza artificiale sono ML. |
Il ML è una metodologia di intelligenza artificiale. Tutte le soluzioni di ML sono soluzioni IA. |
| Ideale per |
L'intelligenza artificiale è la soluzione migliore per completare un'attività umana complessa con una certa efficienza. |
Il machine learning è ideale per identificare modelli in grandi set di dati per risolvere problemi specifici. |
| Methods |
L'intelligenza artificiale può utilizzare un'ampia gamma di metodi, come reti neurali basate su regole, visione artificiale e così via. |
Per il machine learning, le persone selezionano ed estraggono manualmente le funzioni dai dati non elaborati e assegnano pesi per addestrare il modello. |
| Implementazione |
L'implementazione dell'IA dipende dall'attività. L'intelligenza artificiale è spesso preconfigurata e accessibile tramite le API. |
Addestra modelli di ML nuovi o esistenti per il tuo caso d'uso specifico. Sono disponibili API predefinite per il ML. |
In che modo AWS può supportare i tuoi requisiti di intelligenza artificiale e machine learning?
AWS offre un'ampia gamma di servizi per aiutarti a creare, eseguire e integrare soluzioni di intelligenza artificiale e machine learning (IA/ML) di qualsiasi dimensione, complessità o caso d'uso.
Amazon SageMaker è una piattaforma completa per creare soluzioni ML da zero. SageMaker dispone di una suite completa di modelli di machine learning predefiniti, funzionalità di archiviazione ed elaborazione e un ambiente completamente gestito.
Per l'IA, puoi utilizzare i servizi AWS per creare le tue soluzioni di intelligenza artificiale da zero o integrare servizi di intelligenza artificiale (IA) predefiniti nella tua soluzione.
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