In breve
Tutto il machine learning è IA, ma non tutta l'IA è machine learning. L'IA descrive ciò che fa un sistema (comportarsi in modo intelligente). Il machine learning descrive come molti sistemi di IA ci riescono (apprendendo dai dati).
Schema a insiemi: Intelligenza artificiale ⊃ Machine learning ⊃ Deep learning ⊃ Modelli linguistici di grandi dimensioni e gran parte dell'IA generativa.
Che cos'è l'intelligenza artificiale?
L'intelligenza artificiale è il campo che si occupa di creare sistemi informatici capaci di svolgere compiti associati all'intelligenza umana: comprendere il linguaggio, riconoscere immagini, ragionare, pianificare e prendere decisioni. Il termine risale al workshop di Dartmouth del 1956.
L'IA comprende diversi approcci: logica e regole, algoritmi di ricerca e pianificazione, modelli probabilistici e machine learning. Leggi la definizione completa di IA
Che cos'è il machine learning?
Il machine learning è una branca dell'IA in cui gli algoritmi migliorano nello svolgimento di un compito imparando dagli esempi. Invece di seguire una regola scritta da un programmatore, come «se l'email contiene queste parole, contrassegnala come spam», un modello analizza migliaia di email etichettate e impara a riconoscere da solo lo schema.
Principali tipi di machine learning
- Apprendimento supervisionato: impara da esempi etichettati (spam o non spam).
- Apprendimento non supervisionato: individua gruppi e schemi nei dati non etichettati.
- Apprendimento autosupervisionato: ricava dai dati grezzi i segnali necessari per addestrarsi, come fanno gli LLM.
- Apprendimento per rinforzo: impara attraverso tentativi ed errori, sulla base delle ricompense ricevute.
Algoritmi classici di machine learning
Regressione lineare e logistica, alberi decisionali, foreste casuali, gradient boosting, macchine a vettori di supporto e clustering k-means. Sono ancora molto usati per i dati aziendali strutturati perché sono veloci e più facili da interpretare.
Deep learning e IA generativa
Il deep learning è una forma di machine learning basata su reti neurali artificiali con molti livelli. Dal 2012 circa è alla base della maggior parte dei progressi dell'IA nella visione artificiale, nel riconoscimento vocale e nell'elaborazione del linguaggio.
L'IA generativa usa il deep learning per creare nuovi contenuti. I modelli linguistici di grandi dimensioni alla base di ChatGPT, Claude e Gemini sono modelli di deep learning basati sull'architettura Transformer e addestrati su enormi quantità di testo e codice.
IA, machine learning e deep learning: tabella comparativa
| Intelligenza artificiale | Machine learning | Deep learning | |
|---|---|---|---|
| Ambito | Campo più ampio | Sottoinsieme dell'IA | Sottoinsieme del machine learning |
| Obiettivo | Comportamento intelligente | Imparare dai dati | Apprendere schemi complessi dai dati grezzi |
| Metodi | Regole, ricerca, logica, machine learning | Algoritmi statistici | Reti neurali multilivello |
| Dati necessari | Variabili | Quantità moderata | Quantità molto elevata |
| Risorse di calcolo necessarie | Variabili | Da basse a moderate | Elevate, con chip specializzati |
| Interpretabilità | Alta per i sistemi basati su regole | Spesso moderata | Bassa, una scatola nera |
| Esempio | Motore scacchistico, sistema esperto | Modello di valutazione del merito creditizio | ChatGPT, generatori di immagini |
Esempi a confronto
- IA basata su regole: un programma fiscale che applica regole fisse o un pianificatore di percorsi che usa un algoritmo di ricerca.
- Apprendimento automatico: un modello bancario che stima il rischio di insolvenza sulla base dei prestiti passati.
- Apprendimento profondo: sblocco del telefono con il volto, riconoscimento vocale, analisi di immagini mediche.
- IA generativa: un chatbot che scrive un'email, un'app che genera un'immagine da un testo.
Perché è importante distinguerli
Capire che l'IA moderna si basa sull'apprendimento automatico ti aiuta a usarla con criterio. I modelli riflettono i dati con cui sono stati addestrati. Modelli diversi, addestrati in modi diversi, possono dare risposte diverse alla stessa domanda. Non è un difetto da ignorare, ma un segnale da tenere presente.
Debatly trasforma questa differenza in una funzionalità: personaggi IA basati sui modelli più avanzati discutono la tua domanda da punti di vista diversi, mentre un giudice IA valuta le argomentazioni. Puoi anche chattare direttamente con i modelli di OpenAI, Anthropic e Google nella stessa app.