Il Machine Learning è il vero segreto del successo dell’Intelligenza Artificiale

Oggigiorno l’Intelligenza Artificiale è imprescindibile per qualsiasi tipo di progetto. Da quando ha fatto irruzione nella vita di tutti i giorni, l’IA è diventata insostituibile ed ha reso un servizio importante, quello di migliorare ulteriormente gli standard di un mondo già digitalizzato e perennemente connesso via web. Eppure l’IA non cammina da sola, e non fa tutto in perenne autonomia. Oggi non si potrebbe parlare di innovazione senza fare i conti con il machine learning, che dell’IA è un ramo importante, una branchia imprescindibile.

Ma cosa è il machine learning? Un metodo di analisi che automatizza la costruzione di modelli analitici. Un’idea, in poche parole: i sistemi possono imparare dai dati, identificare modelli autonomamente e prendere decisioni spontanee con la riduzione al minimo di ogni interferenza dell’essere umano.

Agli albori degli studi sull’IA, la domanda era unica per tutti: i computer possono apprendere dai dati? Il machine learning è stato la risposta, trattandosi dell’apprendimento automatico che utilizza appositi algoritmi. Aspetto più importante del M.L è sicuramente la ripetitività delle azioni: più modelli vengono esposti ai dati, più sono in grado di adattarsi autonomamente.

Le nuove tecnologie di oggi hanno reso possibile un cambio evidente per il machine learning: oggi i calcoli matematici si applicano ai big data, per esempio. Sono alla base della guida autonoma, dei suggerimenti di offerte online come quelli di Amazon o Netflix, intercettazioni di frode.

I tipi di machine learning sono tre: il primo supervised learning, che agisce in base alle attività; c’è poi l’unsupervised learning, che agisce in base ai dati. Infine, il reinforcement learning, che agisce in base all’ambiente. Il supervised learning è il principale: uno strumento che oggi viene utilizzato per esempio sull’e-commerce e sulle piattaforme. All’interno di esso si inquadra il reccomendation system, un insieme di sistemi che riescono a prevedere le preferenze degli utenti, imparando dalla loro condotta, consigliando i prodotti in base alle preferenze. È quanto avviene per esempio con le slot machine, con i siti internet e i social network per visualizzare annunci a cui il consumatore è più sensibile.

Ciò che importa, per il corretto funzionamento del machine learning, è l’enorme quantità di dati. Solo con essi, il M.L funziona adeguatamente. È da questo che dipende il futuro di questo settore, in tutti gli ambiti. Se in futuro il Machine Learning riuscirà ad avere gli stessi benefici con meno quantità di dati, allora sì che l’intervento esterno dell’essere umano potrà considerarsi ormai superfluo. Da qui passa il vero futuro dell’Intelligenza Artificiale.