Differenza tra intelligenza artificiale, machine learning e deep learning

Pubblicato: 2022-03-25

Intelligenza artificiale, machine learning e deep learning hanno preso d'assalto il mondo moderno.

Le aziende di tutto il mondo stanno utilizzando questi concetti per costruire macchine intelligenti e di valore che possono alleviare la vita.

L'intelligenza artificiale ( AI ) è un modo "intelligente" per creare macchine intelligenti, l'apprendimento automatico ( ML ) è una parte dell'intelligenza artificiale che aiuta nella creazione di applicazioni basate sull'intelligenza artificiale e il Deep Learning ( DL ) è ancora una parte dell'apprendimento automatico che addestra un modello con algoritmi complessi e grandi volumi di dati.

Svolgono un ruolo fondamentale nei settori incentrati sulla fornitura di esperienze uniche agli utenti.

Poiché sono correlati, la maggior parte delle persone confonde l'Intelligenza Artificiale, l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo. Ma questi termini non sono gli stessi.

In questo articolo, capirai le somiglianze e le differenze tra queste tecnologie.

Quindi iniziamo a scavare.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: cosa sono?

AI, ML e Deep Learning sono in qualche modo la stessa cosa, ma non per ambito, procedura di lavoro e funzionalità di intercambiabilità.

Discutiamoli uno per uno per capire cosa sono e le loro applicazioni quotidiane nella vita presente.

Che cos'è l'Intelligenza Artificiale (AI)?

Non puoi definire l'Intelligenza come un set di abilità. È un processo per imparare cose nuove da solo con intelligenza e velocità. Un essere umano usa l'intelligenza per imparare da istruzione, formazione, esperienze di lavoro e altro ancora.

Trasferire l'intelligenza umana su una macchina è ciò che chiamiamo Intelligenza Artificiale (AI). Molte industrie IT utilizzano l'IA per sviluppare macchine auto-sviluppanti che si comportano come esseri umani. Le macchine IA imparano dal comportamento umano ed eseguono compiti di conseguenza per risolvere algoritmi complessi.

In parole povere, è sviluppato in un sistema informatico per controllare altri sistemi informatici. Negli anni '40 nacquero i primi computer digitali e negli anni '50 nacque la possibilità dell'IA.

Al giorno d'oggi, l'intelligenza artificiale viene utilizzata nella previsione del tempo, nell'elaborazione delle immagini, nell'ottimizzazione dei motori di ricerca, nella medicina, nella robotica, nella logistica, nella ricerca online e altro ancora. In base alla funzionalità attuale, l'intelligenza artificiale è classificata in quattro tipi:

Macchine reattive IA
Intelligenza artificiale a memoria limitata
Teoria della mente AI
Intelligenza artificiale autocosciente

Esempio: quando parli con Siri o Alexa, ricevi risposte e risposte frequenti. Ciò è dovuto solo all'IA all'interno della macchina. Ascolta le tue parole, le interpreta, le comprende e risponde immediatamente.

Altre applicazioni sono veicoli a guida autonoma, robot AI, traduzioni automatiche, riconoscimento vocale e altro ancora.

Che cos'è l'apprendimento automatico (ML)?

Prima di scavare per Machine Learning, è necessario comprendere il concetto di data mining. Il data mining ricava informazioni utilizzabili utilizzando tecniche di analisi matematica per scoprire tendenze e modelli all'interno dei dati.

Le organizzazioni possono utilizzare molti dati per migliorare le tecniche di apprendimento automatico. ML fornisce un modo per trovare un nuovo percorso o algoritmo dall'esperienza basata sui dati. È lo studio della tecnica che estrae i dati automaticamente per prendere decisioni aziendali con maggiore attenzione.

Aiuta nella progettazione e nello sviluppo di una macchina in grado di acquisire dati specifici dal database per fornire risultati preziosi senza utilizzare alcun codice. Pertanto, ML offre un modo migliore per fare previsioni dalle informazioni dettagliate.

Quindi, ML impara dai dati e dagli algoritmi per capire come eseguire un'attività. È il sottoinsieme dell'IA.

Esempio: nella tua vita quotidiana, quando apri una piattaforma che usi frequentemente, come Instagram, puoi vedere consigli sui prodotti. I siti web tengono traccia del tuo comportamento in base alla ricerca o all'acquisto precedente, ML ottiene i dati e ti mostra i prodotti in base allo stesso schema.

Molti settori utilizzano il machine learning per rilevare, correggere e diagnosticare il comportamento anomalo delle applicazioni in tempo reale. Ha molteplici applicazioni in vari settori, a partire dalle piccole applicazioni di riconoscimento facciale alle grandi industrie di raffinazione dei motori di ricerca.

Cos'è l'apprendimento profondo

Se stiamo confrontando l'intelligenza artificiale con l'intelligenza umana, allora il Deep Learning sono i neuroni all'interno di un cervello umano. È piuttosto più complesso dell'apprendimento automatico poiché utilizza reti neurali profonde.

Qui, le macchine usano la tecnica di più strati per imparare. La rete è costituita da un livello di input per accettare input dai dati e da un livello nascosto per trovare le funzionalità nascoste. Infine, il livello di output fornisce le informazioni finali.

In altre parole, il Deep Learning utilizza una tecnica semplice chiamata apprendimento in sequenza. Molti settori utilizzano la tecnica del Deep Learning per creare nuove idee e prodotti. Il Deep Learning si differenzia dal Machine Learning in termini di impatto e portata.

L'IA è il presente e il futuro del nostro mondo in crescita. Il Deep Learning consente applicazioni pratiche estendendo l'uso generale dell'IA. Grazie al Deep Learning, molte attività complesse sembrano possibili, come auto senza conducente, migliori consigli su film, assistenza sanitaria e altro ancora.

Esempio: quando pensi a un'auto senza conducente, devi chiederti come guida su strada senza l'assistenza umana. Il Deep Learning fornisce competenze simili a quelle umane nella comprensione della struttura stradale, dei pedoni, dei limiti di velocità in vari scenari e altro ancora.

Con i dati di grandi dimensioni e il calcolo efficiente, un'auto guida da sola, il che significa che ha un migliore flusso decisionale.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: come funzionano?

Ora sai cosa sono individualmente AI, ML e Deep Learning. Confrontiamoli in base a come funzionano.

Come funziona l'IA?

Pensa all'intelligenza artificiale come a un modo per risolvere problemi, rispondere a domande, suggerire qualcosa o prevedere qualcosa.

I sistemi che utilizzano concetti di intelligenza artificiale funzionano consolidando grandi set di dati con algoritmi iterativi e intelligenti e analizzando i dati per apprendere caratteristiche e modelli. Continua a testare e determinare le proprie prestazioni elaborando i dati e rende più intelligente lo sviluppo di più competenze.

I sistemi di intelligenza artificiale possono eseguire migliaia e milioni di attività a velocità incredibili senza richiedere una pausa. Pertanto, imparano rapidamente a essere in grado di svolgere un compito in modo efficiente. L'intelligenza artificiale mira a creare sistemi informatici che imitano il comportamento umano per pensare come esseri umani e risolvere domande complesse.

Per fare ciò, i sistemi di intelligenza artificiale sfruttano vari processi, tecniche e tecnologie. Ecco i diversi componenti dei sistemi di intelligenza artificiale:

Reti neurali: è come una grande rete di neuroni che si trova nel cervello umano. Consente ai sistemi di intelligenza artificiale di utilizzare grandi insiemi di dati, analizzarli per trovare schemi e risolvere problemi.
Informatica cognitiva: imita il modo in cui il cervello umano pensa durante l'esecuzione di compiti per facilitare la comunicazione tra macchine e esseri umani.
Apprendimento automatico: è un sottoinsieme dell'IA che consente a sistemi informatici, applicazioni e programmi di apprendere e sviluppare automaticamente risultati basati sull'esperienza. Consente all'IA di rilevare modelli e rivelare informazioni dettagliate dai dati per migliorare i risultati.
Deep learning: è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che consente all'IA di elaborare dati, apprendere e migliorare utilizzando le reti neurali dell'IA.
Visione artificiale: i sistemi di intelligenza artificiale possono analizzare e interpretare il contenuto delle immagini attraverso il deep learning e il riconoscimento dei modelli. La visione artificiale consente ai sistemi di intelligenza artificiale di identificare i componenti dei dati visivi.

Ad esempio, i captcha imparano chiedendoti di identificare biciclette, automobili, semafori, ecc.

Linguaggio di elaborazione naturale (PNL): consente ai sistemi di riconoscere, analizzare, interpretare e apprendere il linguaggio umano in forma orale e scritta. Viene utilizzato nei sistemi che comunicano con gli esseri umani.

Quindi, affinché un sistema di intelligenza artificiale funzioni, deve avere tutte queste capacità. Insieme a questi, i sistemi di intelligenza artificiale richiedono alcune tecnologie:

Set di dati più grandi e accessibili poiché l'IA prospera su di essi
Elaborazione intelligente dei dati tramite algoritmi avanzati per analizzare i dati a velocità simultanee, comprendere problemi complessi e prevedere eventi.
API (Application Programming Interface) per aggiungere funzioni di intelligenza artificiale a un sistema o un'applicazione e renderle più intelligenti.
Unità di elaborazione grafica (GPU) per fornire alimentazione ai sistemi di intelligenza artificiale per eseguire calcoli pesanti per l'elaborazione e l'interpretazione dei dati.

Come funziona l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico utilizza una grande quantità di dati utilizzando varie tecniche e algoritmi per analizzare, apprendere e prevedere il futuro. Implica un sacco di codifica complessa e matematica che servono alcune funzioni matematiche.

Esplora i dati e identifica i modelli al fine di apprendere e migliorare in base alle sue precedenti esperienze. Insegna ai sistemi di intelligenza artificiale a pensare come fanno gli umani. L'apprendimento automatico aiuta ad automatizzare le attività che vengono completate con una serie di regole e modelli definiti dai dati. In questo modo, le aziende possono utilizzare i sistemi di intelligenza artificiale per eseguire attività a velocità elevata. ML utilizza due tecniche principali:

Apprendimento non supervisionato: aiuta a trovare schemi noti nei dati raccolti
Apprendimento supervisionato: consente la raccolta di dati o produce output da precedenti implementazioni ML.

Come funziona il deep learning?

Inizia progettando un modello di apprendimento profondo per osservare e analizzare continuamente i dati che coinvolgono una struttura logica come il modo in cui gli esseri umani traggono conclusioni.

Per completare questa analisi, i sistemi di deep learning utilizzano una struttura algoritmica a strati nota come rete neurale artificiale in grado di imitare il cervello umano. Ciò consente ai sistemi di essere più in grado di eseguire attività rispetto ai sistemi tradizionali.

Tuttavia, un modello di deep learning deve essere continuamente formato per evolvere e migliorare le sue capacità in modo che possa trarre conclusioni corrette.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: applicazioni

Per comprendere appieno come funzionano l'IA, il machine learning e il deep learning, è importante sapere come e dove vengono applicati.

I sistemi di intelligenza artificiale vengono utilizzati per vari scopi come ragionamento e risoluzione dei problemi, pianificazione, apprendimento, presentazione della conoscenza, elaborazione del linguaggio naturale, intelligenza generale, intelligenza sociale, percezione e altro ancora.

Ad esempio, l'IA viene utilizzata nella pubblicità online, nei motori di ricerca come Google, ecc.

Diamo un'occhiata in dettaglio.

Internet, e-commerce e marketing

Motori di ricerca: i motori di ricerca come Google utilizzano l'IA per visualizzare i risultati.
Sistemi di raccomandazione: viene utilizzato anche da sistemi di raccomandazione come YouTube, Netflix e Amazon per consigliare contenuti in base alle preferenze o alle valutazioni dell'utente.

L'intelligenza artificiale viene utilizzata per generare playlist, mostrare video, consigliare prodotti e servizi e altro ancora.

Social media: siti come Facebook, Instagram, Twitter, ecc. utilizzano l'intelligenza artificiale per mostrare post pertinenti con cui puoi interagire, tradurre automaticamente le lingue, rimuovere contenuti che incitano all'odio, ecc.
Annunci: l'intelligenza artificiale viene sfruttata per annunci Web mirati per convincere le persone a fare clic sugli annunci e aumentare il tempo trascorso sui siti visualizzando contenuti interessanti. L'IA può prevedere offerte personalizzate e comportamento dei clienti analizzando le loro firme digitali.
Chatbot: i chatbot vengono utilizzati per controllare gli apparecchi, comunicare con i clienti, ecc.

Ad esempio, Amazon Echo può tradurre il linguaggio umano in azioni adeguate.

Assistenti virtuali: gli assistenti virtuali come Amazon Alexa utilizzano l'intelligenza artificiale per elaborare il linguaggio naturale e aiutare gli utenti con le loro query.
Traduzione: l'IA può tradurre automaticamente documenti testuali e lingue parlate.

Esempio : Google Traduttore.

Altri casi d'uso includono il filtro antispam, l'etichettatura delle immagini, il riconoscimento facciale e altro ancora.

Gioco

L'industria dei giochi utilizza pesantemente l'IA per produrre videogiochi avanzati, inclusi alcuni con capacità sovrumane.

Esempio: Deep Blue e AlphaGo simili a scacchi. Quest'ultimo una volta ha sconfitto Lee Sedol, che è un campione del mondo in GO.

Socio-Economico

L'IA viene sfruttata per affrontare sfide sociali ed economiche come i senzatetto, la povertà, ecc.

Esempio: i ricercatori della Stanford University hanno utilizzato l'IA per identificare le aree di povertà analizzando le immagini satellitari.

Sicurezza informatica

Adottando l'IA e i suoi sottocampi ML e deep learning, le aziende di sicurezza possono creare soluzioni per salvaguardare sistemi, reti, applicazioni e dati. È richiesto per:

Sicurezza delle applicazioni per contrastare attacchi come cross-site scripting, SQL injection, falsificazione lato server, denial of service distribuito, ecc.
Protezione della rete mediante l'identificazione di più attacchi e il miglioramento dei sistemi di rilevamento delle intrusioni
Analizza il comportamento degli utenti per identificare app, rischi e frodi compromesse
Protezione degli endpoint apprendendo i comportamenti comuni delle minacce e contrastandoli per prevenire attacchi come il ransomware.

agricoltura

AI, ML e deep learning sono utili per l'agricoltura per identificare le aree che richiedono irrigazione, fertilizzazione e trattamenti per aumentare la resa. Può aiutare gli agronomi a svolgere ricerche e prevedere i tempi di maturazione delle colture, monitorare l'umidità nel suolo, automatizzare le serre, rilevare i parassiti e azionare macchine agricole.

Finanza

Le reti neurali artificiali vengono utilizzate nelle istituzioni finanziarie per rilevare reclami e addebiti al di fuori della norma e delle attività di indagine.

Le banche possono utilizzare l'intelligenza artificiale per la prevenzione delle frodi per contrastare l'uso improprio delle carte di debito, organizzare operazioni come la contabilità, gestire proprietà, investire in azioni, monitorare i modelli comportamentali e reagire immediatamente ai cambiamenti. L'intelligenza artificiale viene utilizzata anche nelle app di trading online.

Esempio: Zest Automated Machine Learning (ZAML) di ZestFinance è una piattaforma per la sottoscrizione di crediti. Utilizza AI e ML per l'analisi dei dati e assegna punteggi di credito alle persone.

Formazione scolastica

I tutor di intelligenza artificiale possono aiutare gli studenti a imparare eliminando lo stress e l'ansia. Può anche aiutare gli educatori a prevedere il comportamento all'inizio in un ambiente di apprendimento virtuale (VLE) come Moodle. È particolarmente utile durante scenari come l'attuale pandemia.

Assistenza sanitaria

L'IA viene applicata in ambito sanitario per valutare un elettrocardiogramma o una TAC per identificare i rischi per la salute dei pazienti. Aiuta anche a regolare il dosaggio e a scegliere i trattamenti più adatti per malattie come il cancro.

Le reti neurali artificiali supportano le decisioni cliniche per la diagnosi medica, ad esempio la tecnologia di elaborazione dei concetti utilizzata nel software EMR. L'IA può anche aiutare a:

Analisi delle cartelle cliniche
Gestione dei farmaci
Pianificazione dei trattamenti
Consultazione
Formazione clinica
Creazione di droghe
Prevedere i risultati

Caso d'uso: il progetto Hanover AI di Microsoft aiuta i medici a scegliere il trattamento del cancro più efficace tra oltre 800 vaccini e medicinali.

Governo

Le organizzazioni governative di paesi come la Cina utilizzano l'IA per la sorveglianza di massa. Allo stesso modo, può essere utilizzato anche per la gestione dei segnali stradali utilizzando telecamere per il monitoraggio della densità del traffico e la regolazione della temporizzazione del segnale.

Ad esempio, in India, la segnalazione del traffico gestita dall'intelligenza artificiale viene implementata per liberare e gestire il traffico nella sua città di Bengaluru.

Inoltre, molti paesi stanno utilizzando l'IA nelle loro applicazioni militari per migliorare le comunicazioni, il comando, i controlli, i sensori, l'interoperabilità e l'integrazione. Viene anche utilizzato per raccogliere e analizzare intelligence, logistica, veicoli autonomi, operazioni informatiche e altro ancora.

Altre applicazioni dell'IA sono in:

Esplorazione dello spazio per analizzare vasti dati per la ricerca
Biochimica per determinare la struttura 3D delle proteine
Creazione e automazione dei contenuti.

Esempio: Wordsmith è una piattaforma per generare un linguaggio naturale e trasferire dati in insight significativi.

Automatizzare le attività e la ricerca relative alla legge,
Gestione della sicurezza e della salute sul lavoro
Risorse umane per selezionare e classificare i curriculum
Ricerca di lavoro valutando i dati relativi alle competenze lavorative e agli stipendi
Servizio clienti con assistenti virtuali
Hospitality per automatizzare le attività, comunicare con gli ospiti, analizzare le tendenze e prevedere le esigenze dei consumatori.
Produzione di automobili, sensori, giochi e giocattoli e altro ancora

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: differenze

Intelligenza artificiale, machine learning e deep learning sono correlati tra loro. In effetti, il deep learning è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico e l'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale.

Quindi, non è una questione di vera "differenza" qui, ma dell'ambito in cui possono essere applicati.

Diamo un'occhiata a come differiscono.

Intelligenza artificiale vs apprendimento automatico

Parametro	AI	ML
Concetto	È un concetto più ampio per la creazione di macchine intelligenti per simulare il pensiero e il comportamento umano.	È un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale per aiutare le macchine ad apprendere analizzando i dati senza una programmazione esplicita.
Scopo	Mira a creare sistemi più intelligenti con capacità di pensiero simili a quelle umane per risolvere domande complesse. È preoccupato per l'aumento delle percentuali di successo.	Mira a consentire le macchine per l'analisi dei dati al fine di fornire un output accurato. È preoccupato per i modelli e l'accuratezza
Cosa fanno	L'intelligenza artificiale consente a un sistema di essere in grado di eseguire attività come farebbe un essere umano, ma senza errori e a una velocità maggiore.	Alle macchine viene insegnato continuamente a migliorare ed eseguire un'attività in modo che possa fornire maggiore precisione.
Sottoinsiemi	I suoi sottoinsiemi sono deep learning e machine learning.	Il suo sottoinsieme è l'apprendimento profondo
Tipi	È di tre tipi: IA generale, IA forte e IA debole	I suoi tipi sono l'apprendimento per rinforzo, supervisionato e non supervisionato
Processi	Include il ragionamento, l'apprendimento e l'autocorrezione	Include l'apprendimento e l'autocorrezione per i nuovi dati
Tipi di dati	Si occupa di dati non strutturati, semi-strutturati e strutturati	Si occupa di dati semistrutturati e strutturati
Scopo	La sua portata è più ampia. I sistemi di intelligenza artificiale possono eseguire diverse attività invece di ML addestrato per attività specifiche.	La sua portata è limitata rispetto all'IA. Le macchine ML svolgono attività specifiche per le quali sono state addestrate
Applicazione	Le sue applicazioni sono chatbot, robot, sistemi di raccomandazione, giochi, social media e molti altri.	Le applicazioni principali sono consigli online, suggerimenti di amici su Facebook, ricerca su Google, ecc.

Apprendimento automatico e apprendimento profondo

Parametro	ML	Apprendimento approfondito
Dipendenza dai dati	Sebbene ML funzioni su enormi volumi di dati, accetta anche volumi di dati più piccoli.	I suoi algoritmi funzionano altamente su grandi volumi di dati. Quindi, se vuoi ottenere una maggiore precisione, devi fornire più dati e consentirgli di apprendere continuamente.
Tempo di esecuzione	I suoi algoritmi richiedono meno tempo di addestramento rispetto a DL ma richiedono più tempo per il test del modello.	Ci vuole più tempo per l'addestramento del modello ma meno tempo per il test del modello.
Dipendenza dall'hardware	I modelli ML non richiedono essenzialmente molti dati; quindi, funzionano su macchine di fascia bassa.	I modelli DL richiedono dati enormi per un lavoro efficiente; quindi, sono adatti solo per macchine di fascia alta con GPU.
Ingegneria delle funzionalità	I modelli ML richiedono lo sviluppo di un estrattore di funzionalità per ogni problema per procedere ulteriormente.	Poiché DL è una forma avanzata di ML, non richiede funzionalità di estrazione per problemi. Invece, DL apprende da solo funzionalità e approfondimenti di alto livello dai dati raccolti.
Risoluzione dei problemi	I modelli ML tradizionali suddividono un problema in parti più piccole e risolvono ciascuna parte separatamente. Una volta che risolve tutte le parti, genera il risultato finale.	I modelli DL adottano l'approccio end-to-end per risolvere un problema prendendo gli input per un determinato problema.
Interpretazione del risultato	È facile interpretare i risultati di un problema utilizzando i modelli ML insieme all'analisi completa del processo e delle ragioni.	Può essere complicato analizzare i risultati di un problema con i modelli DL. Sebbene tu possa ottenere risultati migliori per un problema con DL rispetto al tradizionale ML, non riesci a trovare perché e come il risultato è uscito.
Dati	Richiede dati strutturati e semi-strutturati.	Richiede dati strutturati e non strutturati poiché si basa su reti neurali artificiali.
Ideale per	Adatto a risolvere problemi semplici e bit-complessi.	Adatto per risolvere problemi complessi.

Conclusione

Intelligenza artificiale, machine learning e deep learning sono tecniche moderne per creare macchine intelligenti e risolvere problemi complessi. Sono utilizzati ovunque, dalle aziende alle case, semplificando la vita.

DL rientra in ML e ML rientra in AI, quindi non è davvero una questione di differenza qui, ma l'ambito di ciascuna tecnologia.