In questo episodio, esploro la differenza tra intelligenza artificiale, machine learning e deep learning, tre termini spesso confusi tra loro. L'intelligenza artificiale rappresenta il cerchio più esterno, l'obiettivo di creare software o hardware capaci di emulare il pensiero umano e risolvere problemi complessi come l'interpretazione del linguaggio o il riconoscimento delle immagini. Attualmente, ci troviamo ancora lontani dal raggiungere una vera intelligenza artificiale generale, ma abbiamo sviluppato intelligenze artificiali ristrette che risolvono specifici problemi.
All'interno del cerchio dell'intelligenza artificiale, troviamo il machine learning, che utilizza grandi set di dati e algoritmi di classificazione per migliorare i risultati senza scrivere ogni singolo passaggio dell'algoritmo. Questo metodo permette di prendere decisioni basate sui dati, utilizzando funzioni matematiche come rette o clustering, e predire comportamenti complessi, come il prezzo di una casa o segnali finanziari.
Il deep learning, una branca del machine learning, si basa su reti neurali profonde, una tecnica che imita il funzionamento dei neuroni. Dal 2012, grazie a contributi significativi come quelli di Google, il deep learning ha visto un'evoluzione che consente alla macchina di determinare autonomamente i classificatori, spesso con risultati superiori. In sintesi, l'intelligenza artificiale è l'obiettivo, il machine learning è un approccio, e il deep learning è una promettente tecnica di machine learning.
In questa Puntata
Intelligenza artificiale, machine learning e deep learning rappresentano tre concetti distinti ma interconnessi nel campo della tecnologia. L'intelligenza artificiale è l'obiettivo finale di creare sistemi in grado di pensare come gli esseri umani. Il machine learning è un approccio che utilizza dati per migliorare le decisioni senza programmare ogni passo, mentre il deep learning è una tecnica avanzata che impiega reti neurali profonde per ottenere risultati superiori.