Intelligenza Artificiale e Machine Learning: perché non sono la stessa cosa (e perché è importante saperlo)

Sentiamo questi termini usati come sinonimi ogni giorno, ma rappresentano concetti diversi. Facciamo chiarezza su cosa li distingue e perché capire la differenza è fondamentale per orientarsi nel mondo tecnologico di oggi.

L’Intelligenza Artificiale (IA) è diventata la parola d’ordine del nostro tempo. Quasi ogni smartphone lanciato negli ultimi anni ha basato la sua comunicazione di marketing su qualche forma di IA, e non c’è presentazione di un nuovo prodotto tecnologico che non includa una menzione, a volte quasi obbligatoria, di questo termine. La maggior parte delle persone associa l’IA a servizi come ChatGPT, che hanno avuto un’esplosione di popolarità, ma la storia e il campo dell’intelligenza artificiale sono molto più vasti e complessi.

In questo contesto, un altro termine viene spesso usato in modo intercambiabile, e talvolta improprio: Machine Learning (ML) o Apprendimento Automatico. Sebbene i due concetti siano strettamente legati, non sono sinonimi. Capire la loro relazione è essenziale per comprendere davvero la tecnologia che sta plasmando il nostro futuro.

Cos’è l’Intelligenza Artificiale (IA)? Il quadro generale

In parole semplici, l’Intelligenza Artificiale è un vasto campo dell’informatica che ha come obiettivo la creazione di macchine e sistemi capaci di imitare l’intelligenza umana. Questo si riferisce alle nostre capacità cognitive che ci permettono di vedere, ascoltare, comprendere, ragionare e interagire. In altre parole, un sistema che riesce a riconoscere oggetti nelle immagini, a comprendere e conversare in linguaggio naturale come facciamo noi, o a risolvere problemi complessi attraverso il ragionamento, può essere definito come un sistema di IA.

L’IA è quindi l’“ombrello” generale, l’obiettivo finale: creare una tecnologia che possa percepire, ragionare, apprendere e agire in modo autonomo e intelligente.

Cos’è il Machine Learning (ML)? Il motore dell’apprendimento

Il Machine Learning (o Apprendimento Automatico) è un sottoinsieme specifico dell’Intelligenza Artificiale. Non è l’IA nella sua interezza, ma una delle sue componenti più cruciali. Il ML si concentra sul processo attraverso cui i computer identificano e apprendono da soli, riconoscendo schemi (pattern) all’interno di grandi insiemi di dati (dataset), senza essere stati programmati esplicitamente con regole fisse per ogni singola situazione.

Se l’IA è l’automobile completa, il Machine Learning è il motore: è la parte che permette alla macchina di “imparare dalla strada percorsa” per migliorare le sue prestazioni. Un sistema, per poter imitare l’intelligenza umana (IA), deve prima essere in grado di imparare e adattarsi, e questo è esattamente il compito del Machine Learning.

La differenza chiave (e l’importanza del Deep Learning)

La differenza cruciale risiede nell’ambito di applicazione e nell’obiettivo finale:

• L’IA (Intelligenza Artificiale) è il campo più ampio che mira a creare un sistema intelligente capace di eseguire qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può svolgere. L’obiettivo è la cognizione generale.
• Il ML (Machine Learning) è una tecnica specifica all’interno dell’IA che si occupa di addestrare algoritmi a diventare più precisi nell’eseguire un compito specifico analizzando dati. L’obiettivo è la previsione e il riconoscimento di pattern.

L’Intelligenza Artificiale raggiunge un livello di comportamento simile a quello umano impiegando vari metodi, tra cui i sistemi basati su regole, la logica e, appunto, l’apprendimento automatico. A sua volta, all’interno del Machine Learning esiste un’altra specializzazione ancora più potente: il Deep Learning (Apprendimento Profondo). Il Deep Learning utilizza complesse reti neurali (ispirate al cervello umano) per analizzare dati ancora più vasti e intricati, ed è la tecnologia che ha permesso i recenti, incredibili progressi in campi come il riconoscimento di immagini, la traduzione automatica e i modelli linguistici generativi come ChatGPT.

Quindi, la gerarchia è: Intelligenza Artificiale > Machine Learning > Deep Learning.

Perché capire la differenza è importante?

Data l’ascesa di applicazioni basate sull’IA e dei loro servizi, è comprensibile che i confini tra questi concetti diventino sfocati, spesso a causa di un marketing che tende a semplificare. Tuttavia, distinguere tra IA e ML è importante non solo per una questione di precisione semantica, ma per gestire correttamente le aspettative e valutare criticamente la tecnologia.

Quando un’azienda afferma che il suo prodotto “usa l’IA”, è utile chiedersi come. Sta utilizzando un semplice modello di Machine Learning per un compito molto specifico (come suggerire un prodotto su un sito di e-commerce) o sta costruendo un sistema più complesso capace di un ragionamento più articolato (come un software per la diagnosi medica)? Questa distinzione aiuta consumatori e professionisti a comprendere meglio le reali capacità, i limiti e il potenziale di una tecnologia, andando oltre le parole d’ordine e le promesse pubblicitarie.

L’IA è un vasto e ambizioso campo di studi, mentre il Machine Learning è uno degli strumenti più potenti che alimenta questo campo, addestrando algoritmi a produrre i migliori risultati possibili sulla base dell’esperienza. Entrambi sono fondamentali per l’innovazione, ma conoscerne i ruoli distinti ci rende utenti più consapevoli.