L’intelligenza artificiale ha trasformato il nostro mondo in modi che non avremmo mai immaginato nel passato. Ha introdotto possibilità nuove in qualsiasi settore andando dalla medicina alla produzione, arrivando persino all’intrattenimento. Alla base di questa rivoluzione tecnologica ci sono alcuni concetti che appaiono potrebbero sembrare complessi, ma che sono fondamentali per capirne l’evoluzione. Due delle questioni più importanti sono il Machine Learning e il Deep Learning, utilizzati spesso in modo sbagliato poiché al contrario di quanto si pensi riguardano discipline diverse.
Machine Learning VS Deep Learning: cosa sono esattamente
Il Machine Learning è un’area dell’IA che si concentra sull’addestramento dei software nell’effettuare previsioni e nel prendere decisione dopo aver analizzato i dati. In pratica, impara ed apprende dagli esempi che gli vengono sottoposti. Il processo può essere supervisionato sia da un algoritmo appositamente studiato che etichetta le informazioni che dall’uomo. Ci può essere anche la possibilità di un processo non supervisionato dove l’algoritmo impara dai dati non categorizzati di una guida umana.
Il Deep Learning, invece, è una sottocategoria del Machine Learning. Essa utilizza reti neurali artificiali per simulare i processi del cervello umano. In questo modo il suo uso permette alle macchine di capire i dati non strutturati senza che vi sia una supervisione diretta dell’uomo. Le reti neurali profonde, letteralmente il significato del termine in questione, sono composte da stradi di nodi diversi interconnessi tra loro. Le reti sono capaci di identificare i pattern più complessi ed effettuare previsioni con molta precisione. Riescono così a riconoscere, per esempio, le immagini ed il linguaggio naturale.
La differenza principale tra Machine e Deep Learning risiede nel livello di supervisione richiesto. Se il Machine richiede dati etichettati e supervisione umana, il Deep Learning può funzionare con dati non etichettati e non ha bisogno di molto intervento umano. L’autonomia dell’ultimo sistema lo rende molto potente ma al contempo pericoloso per la privacy e per il controllo. Comprendere queste differenze è fondamentale per capire effettivamente cosa comportano i progressi tecnologici e per valutare criticamente le implicazioni etiche e pratiche di queste tecnologie.