Scopri le differenze tra algoritmi, machine learning e intelligenza artificiale!

I programmi informatici avanzati influenzano e talvolta addirittura dettano parti significative delle nostre vite. Ad esempio, servizi di streaming, punteggi di credito e software di riconoscimento facciale. Man mano che questa tecnologia diventa più sofisticata e pervasiva, è importante comprendere la terminologia di base. Spesso, le persone usano 'algoritmo', 'machine learning' e 'intelligenza artificiale' in modo intercambiabile. Sebbene vi sia una certa sovrapposizione, non si tratta delle stesse cose. Gli esperti ci aiutano a comprendere meglio questi concetti, partendo dalla definizione di base di 'algoritmo'. Melanie Mitchell, professore Davis di complessità presso il Santa Fe Institute, offre una spiegazione semplice di un algoritmo informatico: 'Un algoritmo è un insieme di passaggi per risolvere un problema o raggiungere un obiettivo'. Il passo successivo è il machine learning, che utilizza algoritmi: 'Piuttosto che una persona che programma le regole, il sistema stesso impara', dice Mitchell. Ad esempio, un software di riconoscimento vocale, che utilizza dati per imparare quali suoni si combinano per diventare parole e frasi. E questo tipo di apprendimento automatico è un componente chiave dell'intelligenza artificiale. 'Intelligenza artificiale è essenzialmente la capacità dei computer di imitare le funzioni cognitive umane', afferma Anjana Susarla, che insegna AI responsabile presso la Michigan State University's Broad College of Business. Dobbiamo considerare l'IA come un termine ombrello: 'L'IA è molto più ampia e globale rispetto al solo machine learning o agli algoritmi', afferma Susarla. Ecco perché potresti sentire parlare di 'IA' come descrizione generica per una serie di cose che mostrano un certo livello di 'intelligenza', come software che esamina le foto sul tuo telefono per individuare quelle con i gatti o robot avanzati che esplorano le grotte. Le distinzioni tra questi strumenti sono importanti perché a volte producono risultati con esiti parziali. 'È davvero importante poter articolare quali sono queste preoccupazioni', afferma Bethany Edmunds, professore e direttore dei programmi informatici presso la Northeastern University. 'In modo da poter veramente sezionare dove si trova il problema e come possiamo risolverlo.'