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Negli ultimi anni, l'Intelligenza Artificiale (AI) è stata oggetto di un intenso clamore mediatico. L'Apprendimento Automatico (Machine Learning), l'Apprendimento Profondo (Deep Learning) e l'intelligenza artificiale compaiono in innumerevoli articoli, spesso al di fuori delle pubblicazioni orientate alla tecnologia.

Prima dobbiamo definire chiaramente di cosa parliamo quando ci riferiamo all'intelligenza artificiale. Cosa sono l'intelligenza artificiale, il machine learning e il deep learning? Come si relazionano tra loro?

Intelligenza Artificiale (AI)

L'Intelligenza Artificiale (AI) è emersa negli anni '50, quando i pionieri dell'informatica si sono chiesti se i computer potessero pensare. Questo campo cerca di automatizzare compiti intellettuali umani e comprende il machine learning, il deep learning e altri approcci.

Inizialmente, si credeva che si potesse ottenere un'intelligenza simile a quella umana attraverso regole esplicite (approccio chiamato "intelligenza artificiale simbolica"), ma questo metodo era limitato a problemi logici ben definiti. L'Apprendimento Automatico (ML) ha successivamente preso il sopravvento come nuovo paradigma, permettendo di affrontare problemi complessi come il riconoscimento delle immagini e la traduzione linguistica.

Apprendimento Automatico (ML, Machine Learning)

L'Apprendimento Automatico (ML) si basa sulla domanda se un computer possa imparare autonomamente a svolgere compiti anziché essere programmato esplicitamente. Questo approccio rivoluzionario contrasta con la programmazione tradizionale, dove le regole vengono inserite manualmente.

Nell'ML, i dati e le risposte attese guidano la creazione di regole che possono essere applicate a nuovi dati. Questo metodo di addestramento è basato su esempi e consente ai sistemi di apprendere statistiche strutturali per automatizzare compiti specifici.

L'ML ha guadagnato popolarità negli anni '90 grazie all'aumento della potenza di calcolo e dei dati disponibili. Si differenzia dalla statistica tradizionale in quanto gestisce set di dati grandi e complessi, rendendo l'analisi statistica classica poco pratica. Di conseguenza, l'apprendimento automatico (tra cui il Deep Learning) si basa più sull'ingegneria che sulla teoria matematica e si dimostra spesso empiricamente anziché teoricamente.

Apprendimento Profondo (DL, Deep Learning)

L'Apprendimento Profondo (DL) è una sottocategoria del ML che utilizza reti neurali artificiali profonde per apprendere e risolvere problemi complessi. Queste reti neurali sono ispirate al funzionamento del cervello umano e sono composte da numerosi strati di neuroni artificiali, da cui il termine "profondo".

In breve, il DL è caratterizzato da:

• Reti neurali profonde: Hanno molti strati intermedi (noti come strati nascosti) tra l'input e l'output. Questi strati intermedi consentono al modello di apprendere rappresentazioni sempre più complesse dei dati.
• Apprendimento gerarchico delle caratteristiche: Grazie ai numerosi strati, può apprendere in modo automatico caratteristiche o rappresentazioni gerarchiche dei dati, rendendo possibile il riconoscimento di pattern complessi.
• Grandi quantità di dati: Richiede enormi quantità di dati per l'addestramento, reso possibile dalla crescente disponibilità di dati digitali (Big Data).
• Applicazioni diverse: È ampiamente utilizzato in applicazioni come il riconoscimento di immagini, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica, il gioco e molto altro.
• Successo in compiti complessi: È noto per il suo successo nel raggiungere prestazioni umane o addirittura superumane in compiti complessi come il riconoscimento delle immagini e il linguaggio naturale.
• Hardware potente: L'addestramento di modelli di DL richiede hardware potente, come unità di elaborazione grafica (GPU) e unità di elaborazione tensoriale (TPU).

In sintesi, il DL è una tecnologia di apprendimento automatico che utilizza reti neurali profonde per apprendere automaticamente rappresentazioni complesse dai dati, ed è diventato una delle tecnologie chiave nell'intelligenza artificiale.