Capire le differenze tra machine learning e deep learning è fondamentale per capire l’evoluzione tecnologica: cosa devi sapere.
L’intelligenza artificiale è diventata una parte integrante delle nostre vite, permeando ogni giorno nuovi aspetti della società, dall’intrattenimento alle operazioni aziendali. Nonostante questa grande diffusione, i dettagli sul suo funzionamento possono essere complessi e difficili da comprendere.
Tra le componenti principali dell’IA ci sono il machine learning e il deep learning, termini spesso usati in modo intercambiabile, ma che rappresentano discipline distinte con differenze significative che distaccano in modo netto i due campi.
Comprendere le specificità del machine learning e del deep learning è importante sia per apprezzare i progressi tecnologici, sia soprattutto per valutare le implicazioni etiche e pratiche di queste tecnologie. Sebbene entrambi mirino a creare macchine capaci di “pensare” autonomamente, le modalità con cui lo fanno e le conseguenze delle loro applicazioni differiscono notevolmente.
Machine learning e deep learning: due tecnologie simili e al tempo stesso estremamente diverse
Il machine learning è una branca dell’intelligenza artificiale che si concentra sull’addestramento dei software a fare previsioni o prendere decisioni basate sui dati. Secondo Jeff Crume, un ingegnere di IBM, il ML può essere visto come una forma sofisticata di analisi statistica che permette alle macchine di fare previsioni sempre più accurate man mano che vengono alimentate con maggiori quantità di dati.
L’approccio del machine learning si basa sull’addestramento degli algoritmi a riconoscere pattern nei dati. Questo processo, noto come apprendimento supervisionato, richiede l’intervento umano per etichettare i dati di addestramento, che vengono poi utilizzati per insegnare alla macchina a fare previsioni. Una volta addestrata, la macchina può essere testata su un set di dati separato per valutare la sua precisione.
Il deep learning può invece essere considerato una sottocategoria del machine learning, caratterizzata dall’uso di reti neurali artificiali che emulano i processi del cervello umano. Questo approccio permette alle macchine di imparare da dati non strutturati (o “grezzi”) senza la necessità di una supervisione umana diretta, un processo noto come apprendimento non supervisionato.
Le reti neurali profonde sono composte da strati di nodi interconnessi, che elaborano le informazioni in modo simile ai neuroni nel cervello umano. Questo permette alle macchine di identificare pattern anche molto complessi e fare previsioni con un alto grado di precisione, specialmente in compiti come il riconoscimento delle immagini e la comprensione del linguaggio naturale.
La differenza principale tra il machine learning e il deep learning risiede nel livello di supervisione richiesto. Mentre il machine learning necessita di dati etichettati e supervisione umana, il deep learning può funzionare con dati non strutturati e richiede meno intervento umano diretto. Questo rende il deep learning particolarmente potente, ma anche potenzialmente più pericoloso.
Queste applicazioni sollevano preoccupazioni significative in termini di privacy e controllo, poiché la capacità di una macchina di operare autonomamente senza supervisione umana diretta può portare a un uso improprio o eccessivo della tecnologia.