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Il machine learning e il deep learning sono due facce della stessa medaglia, o meglio dell’intelligenza artificiale. Due processi entrambi fondamentali affinché l’uomo vinca la sua sfida con l’intelligenza artificiale affinché le macchine del futuro siano in grado di replicare l’umana capacità di apprendimento e di decisione.
Nonostante spesso il campo di applicazione sia lo stesso, i processi e i risultati ottenuti con queste due tecnologie sono totalmente diversi: il termine machine learning indica i processi di apprendimento automatico, mentre il deep learning può essere considerato il passo successivo, cioè un apprendimento approfondito. Vediamo le differenze tra i due metodi.
Machine learning e deep learning: cosa sono e in cosa si differenziano
Partiamo dalla base dei processi di Intelligenza Artificiale. Il machine learning viene definito anche come ‘apprendimento automatico’, proprio perché la macchina inizia a elaborare i processi solo dopo aver ricevuto un input esterno, ossia un insegnamento da un essere umano, come ad esempio dei dati.
Dopo questa prima fase, la macchina utilizzerà degli algoritmi per elaborare i dati forniti e organizzarli, imparando da essi qualcosa che sarà utile per svolgere altre attività in futuro. Questo tipo di processo vede macchina e uomo lavorare a stretto contatto, perché è il feedback dell’uomo che indicherà alla macchina cosa deve fare e come classificare i dati ricevuti.
L’algoritmo viene letteralmente allenato, in modo tale che impari a funzionare come l’uomo desidera.
Per poter ottenere dei buoni risultati, il machine learning richiede l’immissione di grandi quantità di dati, che permettano all’algoritmo di affrontare ed esaminare una grande varietà di casi e di situazioni. Il machine learning quindi è un processo che partendo dall’analisi dei dati permette all’intelligenza artificiale di apprendere in modo autonomo nuove informazioni, sulla base delle quali sarà in grado di prendere decisioni autonome e fare predizioni.
Gli algoritmi del machine learning utilizzano dati complessi con lo scopo di far comprendere al sistema informatico come funziona il cervello umano attraverso una rete neurale di algoritmi. Si va dallo studio del linguaggio umano all’analisi delle immagini che arrivano dal nervo ottico.
Il deep learning invece è spesso considerato invece il passo successivo dopo il machine learning, perché è il processo che consente alle macchine di elaborare grandi quantità di dati non strutturati.
A differenza del machine learning, dove il controllo umano e la struttura delle variabili è necessario per la processazione dei dati, il deep learning permette di analizzare anche quei set di dati dove le variabili non possono essere categorizzate in anticipo, rivelandosi perfetto per le analisi più complesse. Se il machine learning richiede molti dati, il deep learning ne richiede una quantità ben superiore: per ottenere dei buoni risultati gli algoritmi devono essere “alimentati” con set di big data, che richiedono quindi maggiori risorse informatiche ed economiche per ottenere risultati.
Machine learning: applicazioni ed esempi
Il machine learning può essere utilizzato in moltissimi campi e per diversi scopi. Nella quotidianità di ogni individuo si cela spesso l’utilizzo di questa promettente tecnologia. Basti pensare alla pubblicità online che riesce a profilare con sempre più accuratezza gli utenti, arrivando ad offrire annunci pubblicitari ad hoc con la pubblicità tracciante e l’analisi dei dati. Ciò consente di proporre prodotti e servizi che anticipano i bisogni del cliente, aumentando le chance di vendite e di fare profitto.
Spostandosi nel campo della social intelligence, il machine learning viene impiegato nell’analisi del sentiment, ossia dell’opinione del pubblico su determinati argomenti, ricavata dallo studio di post sui social media.
L’apprendimento automatico del machine learning è molto importante anche nel campo della facial recognition, quella tecnologia che permette a Facebook di riconoscere i volti delle persone nelle foto e taggarle automaticamente.
Un’altra applicazione, importante e molto comoda, avviene nei filtri antispam, che lavorano su algoritmi di machine learning e possono riconoscere quali messaggi di posta elettronica sono indesiderati e fraudolenti ed eliminarli senza che l’utente sia costretto a leggerli.
Si pensi alla possibilità di segnalare una mail come spam: l’utente che lo fa sta fornendo un feedback all’algoritmo che identifica lo spam del suo provider di posta elettronica, allenandolo così a riconoscere in modo più efficiente le email indesiderate.
Il machine learning è utilizzato nel ramo dell’assistenza clienti grazie ai chatbot online che simulano il comportamento umano, che domanda dopo domanda imparano a riconoscere le richieste degli utenti e migliorano le proprie performance.
Deep learning: ambiti di applicazione ed esempi
Il deep learning è destinato ad azioni più complesse rispetto a quelle affrontate dal machine learning, perché permette un’analisi più approfondita dei dati e una capacità di elaborazione ben superiore. A parità di ambiti di applicazione, i processi di deep learning offrono all’utente finale migliori prestazioni.
Si pensi alla profilazione del target di pubblico per finalità di marketing oppure alle chatbot di customer care, in grado di fare quel passo in più per comprendere una domanda “umana” che non hanno mai ricevuto ma che è simile ad altre fatte in precedenza. Proprio sul deep learning si basa il funzionamento degli assistenti vocali, che sono sempre più performanti e in grado di interagire con l’uomo quasi in modo “umano”.
I colossi del digitale, una volta comprese le opportunità del deep learning, non si sono lasciati sfuggire l’occasione di investire in questa tecnologia.
Facebook, per esempio, ha lanciato un progetto di ricerca di deep learning grazie all’ AI Lab, il suo Laboratorio di Intelligenza Artificiale. Proprio lì, alcuni tra gli informatici più esperti del settore studiano per creare un News Feed che risponda sempre più ai reali gusti e inclinazioni di ogni utente. Oltre a questa sfida, il team di Zuckerberg sta cercando di utilizzare l’intelligenza artificiale anche in ambito software per progettare un sistema informatico dedicato solo al deep learning, per una intelligenza artificiale sempre più evoluta, che è anche alla base del nascente metaverso.
Anche IBM ha orientato le sue ricerche in ambito deep learning incentrandosi su diversi progetti, tra cui uno legato alla salute, nello specifico per individuare possibili terapie per le malattie rare. Microsoft si è dedicata allo sviluppo di un sistema di traduzione istantanea dall’inglese al mandarino, mentre Google ha basato sul deep learning il sistema di riconoscimentovocale di Google Now, poi diventato il ben più celebre Assistente Google, e affinando le capacità semantiche del motore di ricerca che funziona in tutte le lingue del mondo.
