Machine Learning e IA generativa: qual è la differenza?

L’intelligenza artificiale è diventata predominante negli ultimi anni. Si prevede inoltre che la dimensione del mercato dell’IA raggiungerà i 740 miliardi entro il 2030.

Ma l’intelligenza artificiale comprende vari sottocampi, come Deep Learning, GenAI e Machine Learning. Sebbene i campi presentino alcune somiglianze, presentano anche differenze fondamentali che è necessario comprendere.

Questo articolo discuterà due concetti chiave dell'intelligenza artificiale: machine learning e intelligenza artificiale generativa. Andremo oltre la definizione per esaminare le caratteristiche uniche del machine learning rispetto all'intelligenza artificiale generativa e le applicazioni del mondo reale.

Ma cominciamo dalle basi.

Cos'è l'apprendimento automatico?

Il Machine Learning (ML) si concentra sullo sviluppo di algoritmi che consentono ai computer di apprendere dai dati.

I sistemi di apprendimento automatico apprendono modelli in base ai dati di input e fanno previsioni, decisioni o miglioramenti. Quando inserisci nuovi dati, questi continuano ad aggiornarsi e migliorare la funzionalità. Ciò consente ai computer di risolvere problemi presentati in modi simili all’intelligenza umana.

I servizi di machine learning spaziano dall'analisi predittiva e dai sistemi di raccomandazione al riconoscimento di immagini e parlato.

Eccellono soprattutto in attività complesse che richiedono set di dati di grandi dimensioni per migliorare le prestazioni nel tempo.

Cos’è l’intelligenza artificiale generativa?

L’intelligenza artificiale generativa utilizza algoritmi di intelligenza artificiale e modelli linguistici di grandi dimensioni per creare vari tipi di contenuti come immagini realistiche, testo, codice e audio.

Lo scopo principale di GenAI è la generazione di contenuti nuovi, unici e creativi in ​​vari domini.

Tieni presente che GenAI non deve essere confuso o scambiato con AI. Dai un'occhiata alla nostra guida completa al confronto tra AI e AI generativa.

Quindi, ora che hai compreso i due termini, come si inseriscono nel più ampio panorama dell’IA?

Il machine learning trova modelli e fornisce dati, mentre GenAI utilizza il linguaggio umano e la creatività per trasformare il riconoscimento dei modelli in contenuti coinvolgenti. I due condividono una relazione simbiotica, in cui il Machine Learning è il fondamento.

Fondamenti tecnici della generazione AI e ML

Entrambi hanno una vasta gamma di algoritmi. Tuttavia, le tecniche di formazione fanno la differenza tra l’intelligenza artificiale generativa e gli algoritmi di apprendimento automatico.

L’intelligenza artificiale generativa utilizza diversi modelli come Generative Adversarial Networks (GAN) e Variational Autoencoder (VAE) per creare nuovi dati, come immagini, testo o musica.

I processi di formazione nella Gen AI possono coinvolgere strutture diverse, con alcune applicazioni che utilizzano un duplice approccio in cui un modello genera dati mentre un altro li valuta. Tuttavia, non è sempre così, poiché la Gen AI comprende una gamma più ampia di tecniche e obiettivi.

Le tecniche degli algoritmi di Machine Learning includono:

• Supervisionato : gli algoritmi comuni includono regressione lineare, macchine a vettori di supporto e reti neurali.
• Non supervisionato : questi algoritmi identificano modelli e strutture all'interno di dati senza etichetta. Ciò include la riduzione della dimensionalità, utilizzata per semplificare dati complessi, e il clustering, utilizzato per raggruppare dati simili.
• Rinforzo: questa tecnica aiuta a ottimizzare le decisioni con ricompense per il comportamento desiderato e penalità per il comportamento indesiderato.

In termini di requisiti di dati, i modelli di intelligenza artificiale generativa richiedono dati di addestramento sostanziali e di alta qualità. La qualità e la diversità dei dati influiscono direttamente sulla capacità del modello di generare contenuti sintetici ma realistici.

I requisiti relativi ai dati dei modelli di macchina variano. L’apprendimento supervisionato richiede set di dati di grandi dimensioni ed etichettati, mentre l’apprendimento non supervisionato può funzionare con dati senza etichetta. L'apprendimento per rinforzo non necessita di set di dati tradizionali ma piuttosto di un ambiente che fornisca feedback (ad esempio, premi o penalità).

Che ne dici dei processi computazionali? Un modello ML necessita di calcoli matematici per calcolare parametri, come precisione e richiamo, per garantire l'accuratezza dei dati analitici. Inoltre, la qualità dei dati, la selezione del modello e l’ingegneria delle funzionalità svolgono un ruolo cruciale nel garantire risultati affidabili.

Nel frattempo, i modelli Gen AI richiedono metriche qualitative per valutare il realismo, la coerenza e la diversità dei dati creativi. Anche parametri quantitativi come le funzioni di perdita possono aiutare a valutare e migliorare le prestazioni del modello.

Applicazioni e casi d'uso dell'intelligenza artificiale e del machine learning

Gen AI e ML possono essere utilizzati in settori simili. Tuttavia, la differenza tra l’intelligenza artificiale generativa e le applicazioni di machine learning risiede nella complessità del caso d’uso e nel risultato atteso.

Ecco alcuni casi d'uso aziendali di machine learning e intelligenza artificiale generativa in diversi settori:

Assistenza sanitaria

I modelli ML possono analizzare i dati dei pazienti o le immagini mediche (come raggi X e risonanza magnetica) per il rilevamento precoce delle malattie e migliorare i risultati dei pazienti.

La Gen AI va oltre la trascrizione di note cliniche e l'interpretazione di immagini o risultati di test per assistere nella diagnosi. Ad esempio, può aiutare a creare piani di trattamento personalizzati basati sui dati. Può anche generare strutture molecolari di farmaci, accelerando il processo di scoperta dei farmaci.

Vedere al dettaglio

Gli algoritmi ML possono utilizzare i dati di vendita passati o attuali per creare contenuti e consigli personalizzati. Puoi anche prevedere i volumi di vendita in base ai modelli di acquisto dei clienti.

Gen AI ti aiuta a creare descrizioni dettagliate dei prodotti e testi per promozioni personalizzate e consigli sui prodotti. Può anche supportare prove virtuali, che aiutano le persone a prendere decisioni di acquisto informate.

Formazione scolastica

Il machine learning può personalizzare i percorsi di apprendimento, adattare i contenuti in base alle prestazioni degli studenti e consigliare risorse pertinenti.

La Gen AI aiuta a creare materiali didattici come domande pratiche. Una società di sviluppo di intelligenza artificiale generativa può persino aiutarti a simulare tutor virtuali per guidare gli studenti attraverso i materiali.

Servizio Clienti

Le soluzioni di machine learning possono essere utilizzate per le interazioni con i clienti e l'analisi del sentiment, il che aiuta a migliorare la qualità complessiva del servizio. Gli algoritmi ML sono anche la spina dorsale dei dati degli strumenti di chat interattiva.

D’altro canto, la Gen AI migliora il servizio clienti potenziando effettivamente chatbot e assistenti virtuali che gestiscono domande di routine e forniscono risposte immediate.

Finanza

Gli algoritmi di machine learning possono analizzare milioni di dati per rilevare frodi o riciclaggio di denaro in tempo reale.

Puoi attingere all'intelligenza artificiale generativa per sviluppare strategie di investimento su misura. I modelli LLM semplificano l'elaborazione e la generazione di grandi quantità di documenti finanziari, come documenti di prestito o polizze assicurative.

Vantaggi e limitazioni unici

Esploriamo i vantaggi e i limiti dell'intelligenza artificiale generativa e dell'apprendimento automatico.

Vantaggi dell'apprendimento automatico

• Il machine learning automatizza l'analisi dei dati, fornendo informazioni e ipotesi preziose a supporto del processo decisionale.
• Aiuta con il rilevamento di anomalie e il riconoscimento di modelli complessi nei dati.
• Consente lo sviluppo di macchine, software e processi intelligenti che automatizzano attività complesse, semplificando le operazioni.

Limitazioni dell'apprendimento automatico

• I modelli ML possono commettere errori, soprattutto quando si tratta di dati rumorosi o incompleti.
• Le prestazioni del machine learning si basano fortemente su dati pertinenti e di alta qualità. Pertanto, dati scarsi portano a modelli imprecisi.
• I modelli ML possono ereditare pregiudizi nei dati di training, che influiscono sui risultati.
• L'addestramento di modelli ML complessi richiede potenza di calcolo, competenze e tempo significativi.

Vantaggi dell’intelligenza artificiale generativa

• Produzione di contenuti avanzata, creativa e veloce.
• I chatbot basati sull'intelligenza artificiale generativa migliorano la soddisfazione del cliente.
• La Gen AI consente alle aziende di esplorare le possibilità di ciò che potrebbe essere.

Limitazioni dell'intelligenza artificiale generativa

• Si basa su modelli presenti nei dati esistenti, che potrebbero limitare la sua capacità di produrre idee veramente rivoluzionarie.
• Il contenuto generato può variare in termini di qualità.
• La generazione di intelligenza artificiale può produrre involontariamente contenuti distorti o dannosi.

Ricorda sempre che il successo di ogni tecnologia sta nella comprensione dei suoi limiti e capacità.

Sviluppi futuri e considerazioni etiche

Il futuro dell’intelligenza artificiale e del machine learning è promettente.

Ad esempio, i chatbot ora sono multimodali. GPT-4 di OpenAI e Gemini di Google funzionano con testo, immagini e audio di tipo umano. Si prevede che ciò favorirà lo sviluppo di app IA anche per le persone con poca conoscenza tecnologica.

Ci aspettiamo anche di vedere chatbot più personalizzati. Google e OpenAI stanno investendo in piattaforme user-friendly che consentono alle persone di creare i propri mini-chatbot senza alcuna competenza di programmazione.

Gli algoritmi ML continueranno ad evolversi, supportando l'iper-personalizzazione in vari domini. La nuova frontiera della generazione AI sarà il text-to-video, che potrebbe diventare uno dei più grandi trend dell’intelligenza artificiale nelle app mobili.

Un'azienda come Runway sta già perfezionando la qualità dei suoi modelli video.

Oltre a ciò, si prevede che la tendenza dei deepfake continuerà a crescere, il che è preoccupante. Probabilmente li vedremo utilizzati maggiormente nella pubblicità, nell’intrattenimento e nelle prossime elezioni, come abbiamo visto in Argentina.

Il campo dell’intelligenza artificiale vedrà anche più linee guida e politiche che modellano lo sviluppo e l’implementazione responsabile dei sistemi di intelligenza artificiale.

Questo perché il potenziale uso improprio dell’intelligenza artificiale è sempre stato motivo di preoccupazione, motivo per cui sono cruciali quadri comprensivi. Il rispetto di questi framework garantisce che i risultati siano trasparenti, equi, facilmente interpretabili e imparziali. Il tutto salvaguardando i dati degli utenti.

Abbiamo già visto le prime normative sull’IA attraverso l’ordine esecutivo di Biden nell’ottobre 2023, seguito dall’AI Act dell’UE a dicembre. È probabile che vengano introdotti più quadri normativi man mano che la tecnologia evolve.

Sfide di integrazione

Affronterai diverse sfide quando introduci l'intelligenza artificiale nelle operazioni aziendali:

• Divario di competenze : con l’avanzare delle soluzioni di intelligenza artificiale, crescono anche i livelli di competenza richiesti. Di conseguenza, potresti avere difficoltà a trovare e trattenere professionisti con le competenze necessarie.
• Resistenza al cambiamento : il tuo team potrebbe resistere al passaggio alle soluzioni di intelligenza artificiale a causa della complessità percepita o del timore di perdere il lavoro in futuro.
• Costi di implementazione : le piccole imprese potrebbero avere difficoltà a implementare i modelli di intelligenza artificiale in modo efficiente a causa dei costi di infrastruttura, software e manutenzione.

Puoi affrontare queste sfide frontalmente con un approccio olistico che combina competenze tecniche, cultura organizzativa e pianificazione strategica.

Set di competenze e percorsi formativi per Gen AI e ML

Ora, discutiamo delle competenze e dei percorsi formativi necessari per specializzarsi in Machine Learning e intelligenza artificiale generativa.

Requisiti di competenze della generazione AI

• Competenza nell'apprendimento profondo. Puoi saperne di più sugli algoritmi di deep learning nel nostro post sulla differenza tra deep learning e machine learning.

• Creatività per garantire la creazione di contenuti unici.
• Una grande comprensione di concetti matematici e statistici come la probabilità.

Percorso formativo Gen AI

Perseguire lauree in Informatica o Scienza dei dati. Puoi anche seguire corsi online di Gen AI su piattaforme come Dataquest.

Inoltre, puoi imparare attraverso progetti personali, partecipando a concorsi e contribuendo alle librerie di intelligenza artificiale generativa open source.

Requisiti di competenze di machine learning

• Forti conoscenze di base in statistica e matematica.
• Competenza in Python e librerie come TensorFlow o PyTorch.
• Capacità di preelaborare e trasformare i dati in modo efficace.
• Comprensione di diversi algoritmi ML, come alberi decisionali, macchine a vettori di supporto e reti neurali.

Percorso Formativo ML

Puoi conseguire lauree in Informatica, Statistica o campi correlati. Segui corsi di ML online su Coursera e altre piattaforme simili.

Dovresti anche lavorare su progetti del mondo reale, partecipare a concorsi Kaggle e collaborare con le comunità ML.

Apprendimento automatico e intelligenza artificiale generativa: analisi comparativa

In che modo questi due si confrontano l'uno con l'altro in termini di efficienza, precisione e adattabilità?

L’intelligenza artificiale generativa può produrre risultati diversi e realistici in modo efficiente. Tuttavia, i requisiti computazionali di alcuni modelli generativi complessi, come i GAN, possono essere significativi.

I modelli ML spesso richiedono una potenza di calcolo relativamente inferiore. Una volta addestrati, possono gestire facilmente set di dati di grandi dimensioni. Tuttavia, la potenza computazionale richiesta dipenderà in ultima analisi dalla dimensione dei dati, dalla complessità del modello e dal tipo di algoritmo. Ad esempio, alcuni algoritmi Support Vector Machine (SVM) possono richiedere una notevole potenza di calcolo per set di dati di grandi dimensioni.

Detto questo, nessuna soluzione di intelligenza artificiale può affermare di essere completamente precisa, ma il livello di precisione dipende dall’applicazione prevista.

Ad esempio, l’intelligenza artificiale generativa può raggiungere un elevato livello di precisione nella generazione di contenuti realistici e unici. I modelli ML addestrati su diversi set di dati sono estremamente accurati in attività come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi predittiva.

L’intelligenza artificiale generativa si adatta bene ai compiti creativi e può generare risultati diversi. Nel frattempo, i modelli ML si adattano ad attività specifiche sulla base dei dati di addestramento.

Come interagire con le tecnologie Gen AI e ML

Oggi esistono vari modi in cui puoi interagire con le tecnologie ML e GenAI.

Un modo semplice per partecipare è attraverso i corsi online. Ad esempio, puoi scegliere corsi come Generative AI Fundamentals di Dataquest o GenAI e corsi ML su Coursera.

Oltre a ciò, unisciti a community online pertinenti come i gruppi LinkedIn focalizzati su AI e Machine Learning. Questi gruppi forniscono una piattaforma che ti aiuta a fare rete, condividere conoscenze e rimanere aggiornato sulle tendenze del settore.

Eccone un esempio.

Puoi anche partecipare a conferenze, eventi di settore e workshop che riuniscono leader del pensiero sull'intelligenza artificiale, ricercatori e professionisti del settore.

In conclusione: qual è la differenza tra intelligenza artificiale generativa e machine learning?

Comprendere come differiscono i diversi sottocampi dell’IA è fondamentale per sfruttarne il potenziale. Questo articolo si concentra specificamente sulla differenza tra intelligenza artificiale generativa e apprendimento automatico.

Abbiamo offerto informazioni per aiutarti non solo a identificare le differenze ma anche a comprenderne la funzionalità e le applicazioni comuni. La nostra analisi comparativa mostra quanto siano adattabili, accessibili e accurati.

Tuttavia, ricorda sempre che i due hanno una relazione simbiotica nonostante le differenze. La Gen AI sfrutta i dati analizzati dai modelli di machine learning per creare contenuti realistici e originali.