L’intelligenza artificiale coinvolge tutte quelle operazioni caratteristiche dell’intelletto umano ed eseguite da computer. Queste includono la pianificazione, la comprensione del linguaggio, il riconoscimento di oggetti e suoni, l’apprendimento e la risoluzione dei problemi. Molto interessante è la relazione tra AI e IoT simile a quella tra cervello e corpo umano. Il nostro corpo attraverso i vari input sensoriali come la vista e il tatto, riesce a riconoscere determinate situazioni eseguendo le corrispondenti azioni. Il nostro cervello in base agli input sensoriali prende decisioni, inviando segnali al corpo per comandare i relativi movimenti. L’IoT non è nient’altro che un insieme di sensori collegati, e grazie all’intelligenza artificiale si ha la possibilità di dare un senso a tutti i dati acquisiti e attraverso il sistema di controllo, ovvero il cuore del circuito, la nostra CPU, si riesce a prendere decisioni e azionare attuatori per il controllo di varie movimentazioni (bracci di robot).
Il machine learning, o apprendimento automatico, è essenzialmente una strada per l’attuazione dell’intelligenza artificiale; una specie di sottogruppo dell’AI che si concentra sulla capacità delle macchine di ricevere una serie di dati e di apprendere da soli, modificando gli algoritmi man mano che ricevono più informazioni su quello che stanno elaborando. Molto spesso, i termini AI e machine learning (ML) sono stati usati in modo intercambiabile, specialmente nel regno dei big data.
Il termine “machine learning” è stato coniato successivamente all’AI, inteso come “la capacità di una macchina di apprendere senza essere programmata esplicitamente”. L’apprendimento automatico è un modo quindi per “educare” un algoritmo in modo che possa apprendere da varie situazioni ambientali. L’educazione, o ancora meglio l’addestramento, implica l’utilizzo di enormi quantità di dati e un efficiente algoritmo al fine di adattarsi (e migliorarsi) in accordo alle situazioni che si verificano.
Il Machine learning automatizza la costruzione del modello analitico. Usa metodi di reti neurali, modelli statistici e ricerche operative per trovare informazioni nascoste nei dati. Una rete neurale è ispirata al funzionamento del cervello umano. È un sistema di calcolo costituito da unità interconnesse (come i neuroni) che elaborano le informazioni rispondendo a input esterni, trasmettendo quindi le relative informazioni tra diverse unità.
Un esempio classico di machine learning è rappresentato dai sistemi di visione artificiale, ovvero la capacità di un sistema computazionale di riconoscere oggetti acquisiti digitalmente da sensori di immagine. L’algoritmo impiegato in questi casi dovrà riconoscere determinati oggetti, distinguendoli tra animali, cose e persone, e nello stesso tempo imparando dalle situazioni, ovvero avere memoria di ciò che si è fatto per impiegarlo efficacemente nelle prossime acquisizioni di visione artificiale impiegate soprattutto nei sistemi Automotive.
Il vantaggio del machine learning è che è possibile sfruttare algoritmi e modelli per prevedere i risultati. Lo scopo è quello di garantire che i data scientist utilizzino i migliori algoritmi durante il lavoro, con l'acquisizione di dati più appropriati (precisi e puliti) e l'utilizzo dei migliori modelli di esecuzione. Se tutti questi elementi si riuniscono, è possibile addestrare continuamente il modello e imparare dai risultati apprendendo dai dati. L'automazione di questo processo di creazione, addestramento e test del modello porta a previsioni accurate per sostenere il cambiamento di business.
Il machine learning utilizza svariati algoritmi per trasformare un set di dati in un modello. Quale algoritmo funzioni meglio dipende dal tipo di problema che si sta affrontando, dalle risorse informatiche disponibili e dalla natura dei dati. Indipendentemente dall’algoritmo o dagli algoritmi utilizzati, è prima necessario ripulire e preparare i dati.
