LA DIFFERENZA TRA INTELLIGENZA ARTIFICIALE E MACHINE LEARNING

Non esiste una vera differenza tra Intelligenza Artificiale e Machine Learning.

Il concetto di Intelligenza Artificiale e` quello piu` generale, dentro il quale ritroviamo il Machine Learning oltre a tante altre applicazioni.

In generale, l'Intelligenza Artificiale permette ad una macchina di eseguire una qualsiasi azione minimizzando l'errore commesso. Cio` e` possibile con una costante misurazione, attraverso sensori, di come l'azione stessa sta procedendo, ovvero, delle performance. Vedremo in seguito alcuni esempi che chiarificheranno tale affermazione.

Il Machine Learning e` quella branca dell'Intelligenza Artificiale che implementa algoritmi che hanno la funzione di trovare in maniera automatica il percorso che lo portera` a rispondere nel migliore dei modi alla domanda che gli si e` posta, ovvero, con il minimo errore possibile. Come? Sulla base dei dati che gli forniamo. C'e` quindi bisogno di tanti dati, e questa e` la caratteristica che differenzia il Machine Learning da altre branche dell'Intelligenza Artificiale. Il Machine Learning e` una scienza data-based, ovvero, basata sui dati che mettiamo a disposizione del computer. 

Nel rispondere ad una richiesta, l'algoritmo si "districa" all'interno di questi dati per rispondere nel migliore dei modi e con l'errore minimo. Il modo in cui questi dati vengono forniti al computer influenza le performance dell'algoritmo. Piu` ordinati saranno, piu` semplificheremo la vita all'algoritmo.

L'esempio piu` famoso e` Google: cosa succede quando digitiamo delle parole chiave? Il suo motore di ricerca, l'algoritmo, cerca all'interno del suo enorme database le nostre parole chiave. L'algoritmo seleziona i contenuti che meglio si legano con le parole chiave digitate e questo e` il concetto di Machine Learning. In altre parole, l'algoritmo minimizza, in modo ciclico, iterativo, la differenza tra le parole chiave digitate e quelle all'interno delle pagine contenute nel suo enorme database, per mostrare infine i contenuti che piu` si avvicinano alle parole digitate.  

Questa ricerca sara` influenzata anche da altri fattori, quali per esempio la visibilita` e il numero di visualizzazioni di una pagina (pagine con piu` visualizzazioni, piu` famose, saranno mostrate tra i primi risultati). 15 anni fa Google faceva molta piu` fatica nel trovare risultati rispetto ad adesso, magari non attenendosi propriamente alle parole chiave. Perche`? Semplicemente perche` non disponeva di tutti i dati e i contenuti di cui dispone oggi.

L'Intelligenza Artificiale invece e` un concetto piu` generale. Non esiste infatti solo il Machine Learning. Un'altra delle applicazioni piu` diffuse e` la Robotica. Come funziona un robot intelligente? Esso e` composto da 3 elementi fondamentali: Sensori, Centralina, Attuatori. I sensori sono quegli elementi con cui la macchina misura cio` che sta facendo (i recettori). La centralina (un computer) e` l'elemento che analizza le misure e che decide qual e` l'azione da eseguire (il cervello). L'attuatore e` l'elemento che esegue l'azione (i muscoli). Il tutto sara` messo in connessione da cavi e apparecchiatura elettronica (il sistema nervoso).

Facciamo un esempio trattandolo in modo semplificato: consideriamo un braccio meccanico che debba prendere dei bulloni da un bancone e metterli in una scatola.

Installiamo sul braccio un sensore con il quale individuare la posizione del bullone (per esempio un sensore di prossimita`, ottico o ad ultrasuoni). Una volta individuato, il sensore comunica alla centralina la distanza del bullone, inviando un segnale elettrico. Ammettiamo che si trovi ad una distanza di 40 cm. Il computer analizza la misura, vede che mancano ancora 40 cm e invia a sua volta un segnale elettrico all'attuatore (un motore elettrico per esempio) per far muovere il braccio di 40 cm in basso. Ammettiamo ora che il braccio non sia arrivato perfettamente a contatto con il bullone, a causa di una lieve imprecisione del sistema. Il sensore misura nuovamente: mancano 2 mm verso destra. L'informazione viene mandata nuovamente alla centralina che dice al motore elettrico di muoversi di 2mm verso destra. Tutto questo si ripete fino a quando la distanza dal bullone e` nulla (ovvero, la macchina puo` afferrare il bullone).

Questo e` possibile perche` il computer esegue algoritmi matematici che permettono di calcolare qual e` il segnale da mandare all'attuatore di modo che muova il braccio cosicche` l'errore misurato dal sensore venga diminuito, iterazione dopo iterazione. Si tratta di algoritmi di minimizzazione dell'errore, cioe` algoritmi ciclici che vengono eseguiti fino a quando l'errore (nel nostro esempio, la distanza dal bullone) non diventa piu` piccolo di una certa soglia. Tipicamente, se puo` interessare, si usano filtri adattivi con algoritmi di tipo Least Mean Square. Esiste un'ampissima bibliografia a riguardo.

Ovviamente serviranno convertitori analogico-digitale per trasformare i segnali elettrici (analogici) dei sensori in linguaggio macchina (digitale) comprensibile per la centralina. Allo stesso modo, serviranno convertitori digitale-analogico, cosicche` le informazioni in linguaggio macchina (digitale) utilizzate dall'algoritmo possano essere trasformate in un segnale elettrico (analogico) che faccia funzionare il motore elettrico.

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