Differenza tra Intelligenza Artificiale e Machine Learning

Quali sono le differenze tra Machine Learning e AI? E perché queste due tecnologie sono fondamentali per le aziende che vogliono diventare 4.0?

Se un’azienda vuole oggi completamente digitalizzarsi non può fare a meno di approcciarsi ai mondi dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning. Spesso, nelle semplificazioni online a prova di utente, si tende a parlare di questi due ambiti come se rappresentassero la stessa cosa. In realtà esistono delle differenze abbastanza importanti.

Intelligenza Artificiale: cos’è

L’Intelligenza Artificiale è un ambito informatico che lavora per creare dei sistemi informatici intelligenti, capaci di replicare il comportamento e il pensiero umano. Ad un primo impatto potrebbe sembrare un argomento estremamente complesso, ma nelle nostre case e sui nostri dispositivi abbiamo quotidianamente a che fare con oggetti dotati di Intelligenza Artificiale. Basti pensare a Siri, Alexa, al riconoscimento facciale oppure a Netflix, che ci propone le nuove serie TV in base alla nostra attività sulla piattaforma.

Il compito dell’Intelligenza Artificiale è replicare in tutto per tutto l’intelligenza umana. I dispositivi di IA vengono così programmati con algoritmi che funzionano in modo del tutto autonomo e permettono di compiere azioni simili a quelle umane.

Machine Learning: cos’è

Il Machine Learning (in italiano: apprendimento automatico) può essere identificato come una sottocategoria dell’Intelligenza Artificiale. Per semplificare potremmo ritenere l’AI il contenitore principale di tutti i sistemi intelligenti e il Machine Learning come una delle tante discipline informatiche sottostanti.

La differenza principale tra AI e Machine Learning è che quest’ultimo ha l’obiettivo di consentire alle macchine un apprendimento costante. Come? Attraverso l’estrapolazione continua dei dati storici. Un dispositivo Machine Learning non solo opera attraverso gli input di programmazione, ma immagazzina nuovi dati, li studia e li utilizza per riuscire a fornire una prestazione sempre più efficace per il raggiungimento degli obiettivi. È in poche parole una macchina che punta all’automiglioramento.

Esempi pratici? Anche in questo caso nella vita di tutti i giorni è possibile rilevare esempi facili da ricordare sull’utilizzo del Machine Learning: il riconoscimento vocale negli smartphone, i motori di ricerca che restituiscono risultati in base allo storico dell’utente, la pubblicità personalizzata a seconda delle ricerche effettuate, i sistemi di prevenzione frodi nel settore finanziario (che analizzano le attività tipiche dell’utente e segnalano azioni che si discostano dalle abitudini operative).

Intelligenza Artificiale nell’impresa

L’applicazione dell’Intelligenza Artificiale nell’impresa è il presupposto fondante del passaggio al 4.0. Ma come può l’AI aiutare le aziende? Ad oggi, secondo la classificazione dell’Osservatorio di Intelligenza Artificiale del Politecnico di Milano, esistono otto diverse classi di tecnologie AI che possono essere impiegate in ambito aziendale. Eccole nel dettaglio:

• Autonomous Vehicle: AI dedicata allo sviluppo di veicoli a guida autonoma;
• Autonomous Robot: ambito dell’Intelligenza Artificiale che crea robot abili a eseguire azioni senza l’intervento umano, anche apprendendo basandosi sulle condizioni esterne;
• Intelligent Object: ovvero tutti gli oggetti intelligenti che prendono decisioni senza intervento umano e interagendo con l’ambiente;
• Chatbot e Virtual Assistant: robot conversazionali sempre più utilizzati online, soprattutto in ambito Customer Care;
• Recommendation: soluzioni AI utilizzate nelle grandi piattaforme e nell’eCommerce, che puntano a restituire risultati di ricerca in base alle informazioni storiche sull’attività dell’utente;
• Image Processing: tutte le applicazioni AI che utilizzano immagini e video per riconoscere cose, animali o persone;
• Language Processing: sistemi AI che comprendono il linguaggio autonomamente;
• Intelligence Data Processing: tutte le soluzioni che utilizzano algoritmi AI per analizzare dati strutturati e prendere decisioni, come per esempio i software intelligenza artificiale che analizzano le abitudini in ambito finanziario per rilevare eventuali frodi.

Machine Learning nell’impresa

Anche a livello di Machine Learning ci sono applicazioni che si possono rivelare fondamentali per ottimizzare i processi produttivi e il business. In primis tutte le tecnologie che si utilizzano per migliorare l’esperienza dei clienti in fase di acquisto su un eCommerce, come l’ottimizzazione del prezzo (in base a fattori quali la stagionalità, i prezzi dei concorrenti e le quantità vendute), i sistemi previsionali di domanda in base ai dati storici, i software di ricerca intelligente (che permettono di trovare i prodotti desiderati anche in presenza di errori di scrittura) e la creazione di sistemi di cross-selling e up-selling.

In seconda battuta il Machine Learning può rivelarsi determinante per la gestione dei dati. Grazie all’enorme capacità di analisi e rilettura dei dati può essere utilizzato per migliorare la gestione della documentazione aziendale, oppure, in ambito meramente produttivo, può essere impiegato per indagare sui cambiamenti parametrici delle macchine in relazione allo storico, in modo da anticipare la segnalazione di eventuali guasti o malfunzionamenti.

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