Molto spesso sentiamo parlare di “intelligenza artificiale” (IA) e “machine learning” (ML), ma cosa significano esattamente queste espressioni e come si manifestano nella nostra vita quotidiana?
Per iniziare, immaginate di avere un assistente personale molto, ma molto bravo, capace di apprendere ogni nuova cosa che gli insegnate: questa potrebbe essere una semplice metafora per descrivere cosa fa l’intelligenza artificiale. L’IA è, in termini molto generali, la branca dell’informatica che si occupa di creare programmi capaci di eseguire azioni che, se fossero compiute da persone, richiederebbero intelligenza. Queste azioni possono includere risolvere problemi, riconoscere modelli, comprendere il linguaggio, e molto altro.
Il machine learning, d’altra parte, è un sottocampo dell’IA, e si riferisce alla capacità di un sistema di migliorarsi attraverso l’esperienza. In altre parole, al posto di essere programmato per eseguire una specifica attività, il sistema impara a eseguirla attraverso l’esame dei dati e la sperimentazione, un po’ come un bambino impara riconoscendo schemi e associazioni.
Per offrire un’idea più concreta, considerate la vostra casella di posta elettronica. Molti servizi di email hanno un filtro antispam che utilizza il machine learning per imparare da ciò che gli utenti segnalano come spam, migliorando con il tempo la sua capacità di filtrare i messaggi indesiderati.
Altri esempi di machine learning e IA nella quotidianità includono i consigli di film o prodotti di piattaforme come Netflix o Amazon. Questi sistemi analizzano le vostre scelte passate e le scelte di utenti simili a voi per prevedere cosa potrebbe piacervi.
Dietro tutto ciò vi sono algoritmi complessi e grandi quantità di dati. Un algoritmo di machine learning parte da un “training set”, un insieme di dati che usa come esempi da studiare. Più il training set è vario e vasto, meglio il sistema sarà in grado di apprendere e adattarsi.
Regole e statistiche forniscono la base per questi algoritmi. Il machine learning si basa spesso su un principio chiamato “apprendimento supervisionato”, nel quale gli algoritmi vengono “allenati” su dati che sono già stati etichettati con le informazioni corrette. Ad esempio, se volete allenare un algoritmo a riconoscere immagini di gatti, gli mostrerete molte immagini, alcune delle quali sono etichettate come “gatto” e altre no, per insegnargli a distinguere la differenza.
Esistono anche altri tipi di apprendimento, come l’ “apprendimento non supervisionato”, dove l’algoritmo tenta di trovare pattern e associazioni in un set di dati non etichettato, e l'”apprendimento per rinforzo”, dove un algoritmo apprende attraverso il tentativo e l’errore, ricevendo feedback da ogni sua azione.
Questa capacità di apprendimento si traduce in enormi potenziali in molti campi: nella medicina, per esempio, gli algoritmi di machine learning possono aiutare a diagnosticare malattie esaminando immagini mediche; nell’ambito finanziario, possono prevedere andamenti di mercato; nelle auto a guida autonoma, l’IA consente ai veicoli di interpretare e reagire all’ambiente circostante.
Dunque, dal riconoscimento facciale nei nostri smartphone all’analisi predittiva nei settori professionali, l’intelligenza artificiale e il machine learning stanno diventando sempre più parte integrante della nostra vita, aprendo una finestra sul futuro, con macchine che apprendono, si adattano e lavorano con una certa “intelligenza” al nostro fianco.
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