L’intelligenza artificiale e il Machine Learning sono ormai tecnologie conosciute anche dai meno esperti del settore ICT.

Molto spesso i due termini vengono utilizzati come se fossero due sinonimi per descrivere un software o un sistema intelligente.

Come vedremo nei prossimi paragrafi, l’apprendimento automatico è una branca dell’intelligenza artificiale.

Vuoi conoscere la differenza tra Artificial Intelligence e Machine Learning?

Non ti resta che continuare a leggere questo articolo!

Che cos’è l’intelligenza artificiale?

schermata computer con rappresentazione grafica di intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è la capacità di un dispositivo di imitare il comportamento intelligente dell’uomo.

L’intelligenza artificiale svolge compiti che in passato potevano essere svolti solo dalla mente umana come pensare, ragionare, imparare dall’esperienza e soprattutto prendere decisioni.

L’ArtificaI intelligence può eseguire azioni complesse nel migliore dei modi, ma per farlo è ancora necessario che l’uomo ne programmi il comportamento.

Inoltre, al momento i dispositivi dotati di tale tecnologia, non possono interagire con l’utente a livello emotivo.

Alcuni campi di applicazione dell’AI sono:

  • robotica: la robotica industriale fa largo uso dell’intelligenza artificiale. I robot industriali hanno la capacità di compiere movimenti accurati, di rilevare le loro prestazioni e possono agire anche in ambienti sconosciuti senza alcuna difficoltà;
  • assistenti personali: Un altro esempio di intelligenza artificiale sono gli assistenti personali. I più popolari sono Google Home, Siri, Alexa.

Questi dispositivi consentono agli utenti di trovare informazioni, prenotare hotel, aggiungere eventi al calendario, rispondere a domande, pianificare riunioni, inviare messaggi o e-mail e così via.

Che cos’è il Machine Learning?

rappresentazione di machine learning, algoritmi e intelligenza artificale

Il Machine Learning ha la capacità di apprendere automaticamente dai dati senza essere necessarimente programmato o assistito da un operatore.

Grazie all’utilizzo degli algoritmi di apprendimento automatico, i dispositivi possono fare previsioni basandosi sui dati raccolti.

Ne deriva che maggiori dati avrà a disposizione l’algoritmo, maggiore sarà l’affidabilità della tecnologia.

Il Machine Learning è ormai molto diffuso.

Alcuni campi di utilizzo sono:

  • raccomandazioni sui prodotti: la maggior parte dei siti web di e-commerce dispone di strumenti di apprendimento automatico che forniscono consigli su diversi prodotti in base a dati raccolti;
  • filtraggio e-mail spam e malware: le e-mail commerciali indesiderate (spam) sono diventate un enorme problema per gli utenti di Internet. Al giorno d’oggi, la maggior parte dei provider di servizi di posta elettronica utilizza strumenti di Machine Learning per apprendere e identificare automaticamente le e-mail di spam e i messaggi di phishing.

Conclusione

Per riassumere, l’intelligenza artificiale svolge compiti che richiedono l’intelligenza umana, mentre il machine learning è una branca dell’Artificial Intelligence che riesce a fare previsioni basandosi sui dati a disposizione.

Nonostante non siano la stessa cosa, le due tecnologie non possono essere integrate contemporaneamente per il funzionamento di un software.

Ad esempio la nostra piattaforma che ha l’obiettivo di facilitare il processo di ingaggio di risorse del settore ICT, utilizza le due tecnologie per garantire la massima compatibilità tra le richieste inviate dalle società alla ricerca di professionisti IT e le aziende che hanno developer da poter impiegare.

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