machine learning

in Informatica, Programmazione

Machine Learning e Intelligenza artificiale

Prendo spunto da uno degli ultimi interventi in DotNet Tortona per porre l’attenzione sui temi Machine Learning e Intelligenza Artificiale. Già, perchè spesso questi due concetti vengono spesso confusi: in questo post cercherò di fare un pò di chiarezza sulle singole responsabilità.

Machine Learning

E’ l’apprendimento automatico che consente ad un calcolatore di apprendere dai dati forniti in input (training set) per fornire risposte ad applicazioni di intelligenza artificiale. Possiamo considerare il machine learning come l’attività che un bambino svolge durante l’acquisizione della conoscenza per poter leggere un libro. L’apprendimento è graduale: giorno dopo giorno il suo bagaglio di conoscenza consente di raffinare la lettura di qualsiasi tipo di testo. Vengono elaborati molti dati, aumentando la conoscenza. Tutto ciò è alla base del machine learning. Fornendo un numero piuttosto elevato di dati ad un algoritmo di machine learning il calcolatore raffina la propria conoscenza.

Nel caso in cui l’obiettivo dell’apprendimento sia quello di ottenere risultati decisionali simili a quelli di un cervello umano si parla spesso di reti neurali.

Intelligenza Artificiale

Tramite l’intelligenza artificiale un calcolatore si comporta in maniera simile ad un essere umano, prendendo decisioni in autonomia in base all’apprendimento fornito da tecniche di machine learning. Il concetto di intelligenza artificiale non è recente, basti pensare che fu coniato intorno al 1950, in cui si prevedeva che i calcolatori potessero in qualche modo sostituirsi, nelle decisioni, agli esseri umani. Un calcolatore impegnato in un’elaborazione che necessità di intelligenza, è impegnato in elaborazioni di Intelligenza Artificiale. L’intelligenza artificiale viene spesso abbreviata con AI.

Riferendoci all’intelligenza artificiale non vengono però descritti gli algoritmi che si stanno utilizzando e sopratutto le modalità con cui sono risolti i problemi.

Una delle possibili soluzioni per risolvere problemi è rappresentata dal machine learning, ed in particolare dall’apprendimento automatico.

Deep learning

In aggiunta ai concetti di machine learning e di intelligenza artificiale, troviamo anche il deep learning: che letteralmente significa apprendimento complesso. E’ un sottoinsieme della machine learning, atto ad apprendere problemi complessi. Questo tipo di apprendimento coinvolge l’utilizzo di reti neurali composte da numerosi “neuroni”, livelli e connettività.

Nei prossimi post cercherà di approfondire i concetti fornendo qualche esempio pratico.