L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono quelle parti dell’informatica correlate tra loro. Queste due tecnologie sono le tecnologie più di tendenza utilizzate per la creazione di sistemi intelligenti.
Sebbene si tratti di due tecnologie correlate e talvolta le persone le usino come sinonimi l'una per l'altra, sono comunque due termini diversi in vari casi.
A livello generale, possiamo differenziare sia l’AI che il ML come:
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L'intelligenza artificiale è un concetto più ampio per creare macchine intelligenti in grado di simulare la capacità di pensiero e il comportamento umano, mentre l'apprendimento automatico è un'applicazione o un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di apprendere dai dati senza essere programmate esplicitamente.
Di seguito sono riportate alcune differenze principali tra l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico insieme alla panoramica dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico.
Intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale è un campo dell'informatica che crea un sistema informatico in grado di imitare l'intelligenza umana. È composto da due parole ' Artificiale ' E ' intelligenza ', che significa 'un potere pensante creato dall'uomo'. Possiamo quindi definirlo come:
L'intelligenza artificiale è una tecnologia grazie alla quale possiamo creare sistemi intelligenti in grado di simulare l'intelligenza umana.
Il sistema di intelligenza artificiale non richiede essere preprogrammato, invece utilizza algoritmi che possono funzionare con la propria intelligenza. Implica algoritmi di apprendimento automatico come l'algoritmo di apprendimento per rinforzo e le reti neurali di apprendimento profondo. L'intelligenza artificiale viene utilizzata in più luoghi come Siri, AlphaGo di Google, l'intelligenza artificiale nel gioco degli scacchi, ecc.
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In base alle capacità, l’intelligenza artificiale può essere classificata in tre tipi:
Attualmente stiamo lavorando con un'intelligenza artificiale debole e un'intelligenza artificiale generale. Il futuro dell’IA è l’IA forte per la quale si dice che sarà più intelligente degli umani.
Apprendimento automatico
L’apprendimento automatico riguarda l’estrazione della conoscenza dai dati. Può essere definito come,
L’apprendimento automatico è un sottocampo dell’intelligenza artificiale, che consente alle macchine di apprendere da dati o esperienze passate senza essere esplicitamente programmate.
L'apprendimento automatico consente a un sistema informatico di fare previsioni o prendere alcune decisioni utilizzando dati storici senza essere esplicitamente programmato. L'apprendimento automatico utilizza un'enorme quantità di dati strutturati e semi-strutturati in modo che un modello di apprendimento automatico possa generare risultati accurati o fornire previsioni basate su tali dati.
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L'apprendimento automatico funziona su algoritmi che apprendono da soli utilizzando dati storici. Funziona solo per domini specifici, ad esempio se stiamo creando un modello di apprendimento automatico per rilevare immagini di cani, fornirà risultati solo per le immagini di cani, ma se forniamo nuovi dati come l'immagine di un gatto, non risponderà. L'apprendimento automatico viene utilizzato in vari luoghi, ad esempio per il sistema di raccomandazione online, per gli algoritmi di ricerca di Google, il filtro antispam per e-mail, il suggerimento di tagging automatico degli amici di Facebook, ecc.
Può essere suddiviso in tre tipologie:
Differenze chiave tra Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML):
| Intelligenza artificiale | Apprendimento automatico |
|---|---|
| L’intelligenza artificiale è una tecnologia che consente a una macchina di simulare il comportamento umano. | L'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che consente a una macchina di apprendere automaticamente dai dati passati senza programmare esplicitamente. |
| L’obiettivo dell’intelligenza artificiale è creare un sistema informatico intelligente come gli esseri umani per risolvere problemi complessi. | L’obiettivo del ML è consentire alle macchine di apprendere dai dati in modo che possano fornire risultati accurati. |
| Nell'intelligenza artificiale, creiamo sistemi intelligenti per eseguire qualsiasi compito come un essere umano. | Nel ML insegniamo alle macchine con dati a eseguire un compito particolare e fornire un risultato accurato. |
| L’apprendimento automatico e l’apprendimento profondo sono i due sottoinsiemi principali dell’intelligenza artificiale. | Il deep learning è un sottoinsieme principale del machine learning. |
| L’intelligenza artificiale ha una portata molto ampia. | L’apprendimento automatico ha una portata limitata. |
| L’intelligenza artificiale sta lavorando per creare un sistema intelligente in grado di eseguire vari compiti complessi. | L’apprendimento automatico sta lavorando per creare macchine in grado di eseguire solo quei compiti specifici per i quali sono addestrate. |
| Il sistema di intelligenza artificiale si preoccupa di massimizzare le possibilità di successo. | L’apprendimento automatico riguarda principalmente la precisione e i modelli. |
| Le principali applicazioni dell’intelligenza artificiale sono Siri, assistenza clienti tramite catboat , Sistema esperto, Giochi online, Robot umanoide intelligente, ecc. | Le principali applicazioni dell'apprendimento automatico sono Sistema di raccomandazione online , Algoritmi di ricerca di Google , Suggerimenti per la codifica automatica degli amici di Facebook , eccetera. |
| Sulla base delle capacità, l’intelligenza artificiale può essere divisa in tre tipi, che sono: IA debole , IA generale , E IA forte . | L'apprendimento automatico può anche essere suddiviso principalmente in tre tipi Apprendimento supervisionato , Apprendimento non supervisionato , E Insegnamento rafforzativo . |
| Include l’apprendimento, il ragionamento e l’autocorrezione. | Include l'apprendimento e l'autocorrezione quando introdotti con nuovi dati. |
| L'intelligenza artificiale si occupa completamente di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. | L'apprendimento automatico si occupa di dati strutturati e semi-strutturati. |