Qual è la differenza tra AI, Deep Learning e NLP

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Sono diversi i neologismi introdotti nella tecnologia moderna che, nel giro di pochissimi anni, ha subito un processo di trasformazione rapidissimo. I termini più gettonati quando si parla di tecnologia aziendale sono AI (Artificial Intelligence), Deep Learning e NLP che hanno trovato una vasta applicazione sia nelle aziende che nella vita di tutti i giorni. Spesso li utilizziamo senza neanche saperlo.

Chi non è particolarmente avvezzo alla tecnologia, o ne ha una conoscenza superficiale, potrebbe commettere l’errore di confondere ed usare queste parole come sinonimo. In realtà questi concetti, pur essendo strettamente collegati tra di loro, presentano delle differenze sostanziali che è opportuno conoscere.

Intelligenza Artificiale, Deep Learning e NLP (Natural Language Processing) possono essere considerati come l’uno il sottinsieme dell’altro. L’NLP è una costola del Deep Learning che a sua volta rientra nel concetto di IA. Vuoi sapere quali tecnologie applicare alla tua azienda e come sceglierle?

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AI, l’intero campo della conoscenza

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L’Intelligenza Artificiale è un termine generico che comprende una serie di concetti come il machine learning, il deep learning, le reti neurali, l’NLP, ecc.

Un esempio perfetto di AI è il bot di un videogame, programmato a compiere sempre le stesse azioni. Il gamer, dopo averne intuito i punti deboli, può facilmente aggirarli. Il bot dei videogiochi varia il suo comportamento in base ad un preciso algoritmo, che calcola le sue azioni secondo le potenziali mosse dell’avversario.

Esistono computer programmati per giocare a scacchi che sono riusciti a battere addirittura campioni mondiali. Cosa fa il bot? Sceglie la mossa migliore calcolando tutti i possibili scenari futuri. Negli scacchi le possibili combinazioni, per quanto molto vaste, sono limitate. In altri giochi o situazioni invece le possibili combinazioni sono infinite e quindi variano le strategie.

Fondamentalmente l’Intelligenza Artificiale in ambito tecnologico è un concetto capace di risolvere diversi problemi, eseguendo delle azioni (algoritmi) ponderate.

Deep Learning, la rivoluzione dell’intelligenza artificiale

Prima di parlare di Deep Learning, è necessario soffermarsi sul concetto di Machine Learning, cioè un sottinsieme dell’AI. Si tratta di linee di codice che non descrivono un comportamento prestabilito dal programmatore, ma variano i loro obiettivi in base ai dati forniti in ingresso.

Un esempio tipico è lo spam. Un algoritmo di classificazione, in base ai dati che gli sono stati forniti, è in grado di capire quali email sono spam tenendo conto di alcuni fattori e parole chiave. Per un essere umano sarebbe a dir poco complesso individuare le parole tipiche di uno spam. Il lavoro risulta invece molto più semplice per un algoritmo di machine learning, che ha margini di errori molto bassi.

Altri esempi di machine learning sono le piattaforme di streaming, come Netflix ed Infinity, capaci di suggerire i film o le serie tv più adatte alle preferenze dell’utente tenendo conto dei contenuti visti. Se ad esempio un utente guarda molti film horror, l’algoritmo suggerirà contenuti simili.

A questo punto possiamo introdurre il concetto di Deep Learning, cioè algoritmi di machine learning ma più profondi. L’idea di base è la stessa: il deep learning è un programma che necessita di dati in ingresso per fornire decisioni. La previsione dell’algoritmo è però molto più complessa e coinvolge una serie di variabili talvolta incomprensibili addirittura per lo stesso programmatore. 

I deep learning utilizzano reti neurali, cioè una schematizzazione di un’idea ispirata alla struttura del cervello umano. Una rete neurale è suddivisa in vari livelli composti da neuroni artificiali che in automatico trovano delle connessioni. I neuroni vanno costantemente “allenati” tramite l’immissione continua di dati, riuscendo così a fare cose inconcepibili fino a qualche anno fa come riconoscere in totale autonomia persone, volti ed oggetti nelle foto e nei video.

NLP, l’elaborazione del linguaggio naturale

Eccoci infine al Natural Language Processing, un ramo dell’intelligenza artificiale al quale si affianca spesso il machine learning per dargli un’ulteriore capacità di apprendimento.

La tecnologia NLP analizza i dati ricevuti per poi estrarre i contenuti come parole chiave, concetti, categorie ed addirittura emozioni per poter sostenere tranquillamente una conversazione con un essere umano. Le applicazioni del NLP sono diversi: traduttori automatici, assistenti virtuali, chatbot e soluzioni voice che consentono un’interazione sia scritta che verbale. Grazie alle tecnologie di machine learning, le soluzioni di NLP sono in continuo miglioramento e perfettamente in grado di apprendere in totale autonomia.

I software di Humable comunicano direttamente con l’interlocutore, utilizzando gli strumenti di NLP più adeguati in base alle rispettive necessità. Grazie all’autoapprendimento le macchine possono conseguire risultati ed obiettivi sempre più complessi. 

Humable è al fianco delle aziende per creare modelli personalizzati di interazione con i clienti, scegliendo il tono di voce e le espressioni più adeguate in base al settore ed al business in cui si opera.

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