La tecnologia ha reso la vita molto più semplice rispetto al secolo precedente. Con ogni nuova generazione di dispositivi tecnici, anche gli aggiornamenti del software sono diventati significativi.
Allo stesso modo, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico hanno iniziato a dominare l'industria del software a beneficio dell'umanità. È essenziale tracciare distinzioni tra loro.
Punti chiave
- L'Intelligenza Artificiale (AI) è il concetto più ampio di creazione di macchine in grado di eseguire compiti che richiedono un'intelligenza simile a quella umana. Al contrario, Machine Learning (ML) è un sottoinsieme di AI che utilizza algoritmi per apprendere dai dati.
- Il machine learning si concentra sul consentire alle macchine di migliorare le proprie prestazioni senza una programmazione esplicita, mentre l'intelligenza artificiale comprende vari approcci, inclusi sistemi basati su regole e sistemi esperti.
- Le applicazioni AI possono includere robotica, elaborazione del linguaggio naturale e visione artificiale, mentre le tecniche ML sono comunemente utilizzate nell'analisi dei dati, nel riconoscimento di modelli e nei sistemi di raccomandazione.
Intelligenza Artificiale vs machine Learning
intelligenza artificiale si riferisce alla capacità di creare sistemi informatici in grado di emulare il pensiero, le capacità, i comportamenti umani ed eseguire vari compiti complessi. Machine Learning lavora per costruire macchine utilizzando tecnologie e algoritmi in grado di eseguire solo quei compiti specifici per i quali sono addestrati.
L'Intelligenza Artificiale è anche abbreviata in AI. È un metodo complicato per fornire attributi umani alle macchine.
Ci sono numerose applicazioni dello stesso nella vita quotidiana e gli ingegneri e gli esperti di informatica stanno facendo ripetuti tentativi di portare una rivoluzione usando lo stesso. Utilizza tutti i tipi di input.
Machine Learning è anche abbreviato in ML.
È un altro ramo dell'informatica applicata che pone tutta la sua enfasi sugli algoritmi e sui metodi statistici per interpretare grandi blocchi di informazioni. Vari corsi sono disponibili sul mercato e migliorare l'abilità aiuta a facilitare l'accesso tecnologico in generale.
Tavola di comparazione
| Parametri di confronto | Intelligenza Artificiale | machine Learning |
|---|---|---|
| Definizione | L'intelligenza artificiale può essere definita come il lavoro intelligente svolto da un sistema per compensare il deficit di intelligenza affrontato dai sistemi meccanici. | Machine Learning è un termine più semplice che implica il processo attraverso il quale un sistema assimila modi per fornire dati più accurati. |
| Scopo principale dell'incorporazione | Aiuta nel processo decisionale quando gli esseri umani non sono disponibili a ragionare sulle possibilità. | Aiuta a migliorare la base di conoscenza del sistema digitale per l'accesso futuro. |
| Soluzioni comuni fornite | L'Intelligenza Artificiale fornisce soluzioni ai problemi umani. | Machine Learning fornisce soluzioni per problemi inanimati del mondo digitale. |
| Processi coinvolti nella propagazione | Vengono utilizzati algoritmi tecnologici e altri aspetti dell'interpretazione. | Metodi statistici e processori di memoria aiutano la macchina ad apprendere dall'utente. |
| Stimoli per l'apprendimento | L'intelligenza artificiale richiede input speciali per comprendere la natura umana per l'implementazione. | Machine Learning utilizza i dettagli già forniti per migliorare le funzioni. |
Che cos'è l'intelligenza artificiale?
L'intelligenza artificiale, come concetto, esiste dal 1950. Sebbene sia sempre vista come una minaccia che porta alla sopraffazione dell'intelletto umano, ha anche una serie particolare di vantaggi.
In termini di interpretazione meccanica, i principi dell'intelligenza artificiale consentono alle persone di accedere a desktop e laptop nello stesso contesto degli smartphone. Ci sono vari attributi collegati allo stesso che potrebbero richiedere molto intervento umano in assenza di intelligenza artificiale.
L'intelligenza artificiale può essere ulteriormente classificata in due grandi categorie: intelligenza artificiale generale e intelligenza artificiale ristretta. Il primo ramo è strettamente legato alle diverse funzioni del mondo tecnologico, coinvolgendo il multitasking e fornendo soluzioni a numerosi problemi nello stesso lasso di tempo.
D'altra parte, la versione stretta, come suggerisce il nome, è adatta solo per attività che richiedono specifiche. È meglio gestire con attenzione l'intelligenza artificiale poiché un uso improprio potrebbe portare a gravi conseguenze che nella maggior parte dei casi vanno contro l'umanità in generale.
L'intelligenza artificiale ha vari esempi di vita reale come auto a guida autonoma, funzioni di correzione automatica durante la digitazione, mappe che mostrano posizioni congestionate e aerei che possono essere lasciati in modalità pilota automatico. Tuttavia, la coscienza umana non può essere sostituita dall'intelligenza artificiale.
Cos'è l'apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico può essere interpretato come un sottoinsieme distinto di progressi tecnologici, che non si intersecano mai con l'intelligenza artificiale nell'arena digitale. Con l'avvento del metaverso e altri programmi correlati, l'importanza dell'apprendimento automatico è salita alle stelle.
Fu portato alla luce per la prima volta nel 1959 attraverso IBM. Dalla sua costituzione, questo campo ha subito innumerevoli cambiamenti, per il bene dell'umanità.
L'apprendimento automatico, sebbene sia un tipo di intelligenza artificiale utilizzata, è del tutto indipendente da altre variabili. La macchina utilizza i dati immessi nel sistema per comprendere la procedura operativa standard.
In altre parole, invece di lavorare su schemi prestabiliti, la macchina modifica i percorsi per raggiungere conclusioni secondo l'intelletto umano.
Non sostituisce la necessità del lavoro meccanico ma cerca di migliorare lo spirito tecnologico sulla stessa linea. L'apprendimento automatico è anche indicato come la lezione appresa dai dati esistenti, per manipolare i dati futuri.
Ad esempio, questo principio viene utilizzato quando una persona cerca un prodotto sul web e poi riceve annunci simili o strettamente correlati per alcuni giorni. Gli usi dell'apprendimento automatico includono il rilevamento di frodi informatiche, suggerimenti di pagine da seguire, ecc.
Principali differenze tra Intelligenza artificiale e apprendimento automatico
- L'Intelligenza Artificiale è definita come l'intelletto tecnologicamente coltivato. D'altra parte, l'apprendimento automatico è definito come la gestione consapevole dei dati digitali da parte di un nuovo sistema basato su esperienze passate.
- Lo scopo principale dell'intelligenza artificiale è risolvere problemi che richiedono interventi umani mentre l'apprendimento automatico non funziona oltre l'ambito dell'analisi digitale.
- Il processo decisionale è migliorato dai metodi dell'intelligenza artificiale, mentre la base di conoscenza per scopi interpretativi è ampliata nel regno dell'apprendimento automatico.
- L'intelligenza artificiale si basa solo su algoritmi mentre il machine learning include anche statistiche e memorizzazione.
- L'intelligenza artificiale ha bisogno di nuovi stimoli mentre il machine learning può facilmente funzionare bene in presenza di dati preesistenti.
Ultimo aggiornamento: 13 luglio 2023
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Sandeep Bhandari ha conseguito una laurea in ingegneria informatica presso la Thapar University (2006). Ha 20 anni di esperienza nel campo della tecnologia. Ha un vivo interesse in vari campi tecnici, inclusi i sistemi di database, le reti di computer e la programmazione. Puoi leggere di più su di lui sul suo pagina bio.
