Nel mondo del digitale e dell’innovazione, ci imbattiamo spesso in termini come Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning. Spesso vengono usati in modo intercambiabile, ma in realtà indicano concetti diversi, collegati tra loro da una relazione a “matrioska”: uno è contenuto nell’altro.
Facciamo ordine.
Intelligenza Artificiale: l’ombrello più grande
L’Intelligenza Artificiale (AI) è il concetto più ampio. Parliamo di AI quando una macchina è in grado di compiere azioni che richiederebbero “intelligenza umana”: ragionare, pianificare, riconoscere immagini o voci, prendere decisioni.
È un campo di studio vasto, nato negli anni ’50, e comprende ogni tecnica, semplice o complessa, che consenta a una macchina di imitare comportamenti umani.
Esempi?
– Un chatbot che risponde a domande.
– Un sistema che suggerisce film o musica in base ai tuoi gusti.
– Un assistente vocale come Siri o Alexa.
Machine Learning: quando l’AI impara dai dati
Il Machine Learning (ML) è una branca dell’AI. Si concentra su un concetto fondamentale: le macchine possono imparare dai dati. Invece di essere programmate per ogni singola azione, ricevono grandi quantità di dati da cui imparano a fare previsioni, classificazioni, associazioni.
In pratica?
Più dati ricevono, più diventano “intelligenti”.
Esempi concreti:
– Un sistema che riconosce lo spam nelle email.
– Un’app che predice il traffico stradale.
– Il riconoscimento facciale sui social.
Deep Learning: la mente “profonda” del ML
Infine, troviamo il Deep Learning. È una sottocategoria del Machine Learning che si basa su reti neurali artificiali, ispirate al funzionamento del cervello umano. Il “deep” (profondo) si riferisce alla presenza di molti strati di neuroni artificiali, che consentono alla macchina di analizzare informazioni sempre più complesse.
È grazie al Deep Learning se oggi possiamo:
– Tradurre una frase da una lingua all’altra in tempo reale.
– Generare immagini o testi in modo autonomo.
– Guidare un’auto in modo (quasi) autonomo.
In sintesi
Per riassumere visivamente:
Intelligenza Artificiale
└── Machine Learning
└── Deep Learning
L’AI è il contenitore più grande, il Machine Learning è una tecnica per far “apprendere” una macchina e il Deep Learning è il metodo più sofisticato e potente all’interno del ML.
Perché ci interessa nel design?
Perché queste tecnologie stanno rivoluzionando anche il nostro settore. Dall’ottimizzazione dell’esperienza utente, alla generazione automatica di contenuti, all’analisi del comportamento degli utenti: conoscere la differenza tra AI, ML e DL ci aiuta a dialogare meglio con sviluppatori, a usare nuovi strumenti e a progettare con consapevolezza.
