AI, machine learning e deep learning: le vere differenze

Intelligenza artificiale, machine learning e deep learning vengono spesso usati come sinonimi, ma indicano livelli diversi della stessa evoluzione tecnologica. L’AI è il concetto più ampio: comprende sistemi progettati per svolgere attività associate a capacità cognitive, come riconoscere informazioni, formulare previsioni, prendere decisioni o risolvere problemi. Non tutta l’AI, quindi, coincide con l’apprendimento automatico. Il machine learning è un sottoinsieme dell’AI. Invece di affidarsi soltanto a regole programmate in anticipo, utilizza algoritmi capaci di individuare schemi nei dati e migliorare le proprie prestazioni. È alla base di sistemi di raccomandazione, classificazione e previsione. Qualità e rappresentatività dei dati diventano decisive. Il deep learning restringe ancora il campo: è una branca del machine learning basata su reti neurali artificiali profonde. Queste architetture possono apprendere rappresentazioni complesse da grandi quantità di dati, riducendo parte del lavoro manuale necessario per individuare le caratteristiche rilevanti. È una tecnologia centrale nella computer vision, nell’elaborazione del linguaggio e nell’AI generativa. La relazione può dunque essere letta come una struttura a insiemi: il deep learning appartiene al machine learning, che appartiene all’AI. Comprendere questa gerarchia permette di distinguere il concetto generale di intelligenza artificiale dalle tecniche con cui oggi molte applicazioni imparano dai dati.