Differenze tra AI, ML, LLM e Generative AI
Ecco una panoramica delle differenze tra AI, ML, LLM e Generative AI:
1. AI (Artificial Intelligence)
L'Intelligenza Artificiale è il campo più generale che si occupa di creare macchine o sistemi che possano simulare l'intelligenza umana. Comprende qualsiasi tecnologia o metodo che consente a un sistema di svolgere compiti che normalmente richiedono intelligenza umana, come il ragionamento, il riconoscimento del linguaggio naturale, la pianificazione e il problem-solving.
Esempi di AI:
- Sistemi di raccomandazione (es. Netflix, Amazon).
- Assistenze virtuali come Siri e Alexa.
- Sistemi di guida autonoma.
2. ML (Machine Learning)
Il Machine Learning è un sottoinsieme dell'AI che si concentra sull'uso di algoritmi per permettere alle macchine di apprendere dai dati senza essere programmate esplicitamente.
Gli algoritmi ML analizzano i dati, identificano schemi e migliorano le loro prestazioni nel tempo.
Tipi principali di ML:
- Apprendimento non supervisionato: L'algoritmo viene addestrato su dati etichettati (es. classificazione delle email come spam o no). Esistono due tipi di analisi che possono individuare schemi e relazioni nei dati senza bisogno di training o interventi umani: il rilevamento delle anomalie e il rilevamento degli outlier.
- Rilevamento delle anomalie (Anomaly Detection): questo approccio richiede dati in serie temporale. Costruisce un modello probabilistico che monitora in modo continuativo i dati per identificare eventi insoliti nel momento in cui si verificano. Il modello si evolve nel tempo e può fornire indicazioni utili per prevedere comportamenti futuri.
- Rilevamento degli outlier (Outlier Detection): a differenza del rilevamento delle anomalie, questa tecnica non richiede dati in serie temporale. Si tratta di un tipo di analisi dei dati che identifica i punti insoliti in un insieme di dati, valutando la vicinanza di ogni punto agli altri e la densità del gruppo di punti attorno ad esso. Questa analisi non è continua: produce una copia dell'insieme di dati, in cui ogni punto viene annotato con un punteggio di outlier, che indica quanto quel punto sia diverso rispetto agli altri.
- Apprendimento supervisionato: Il Machine Learning supervisionato utilizza set di dati di training per costruire modelli predittivi. Le tecniche principali sono la classificazione e la regressione. In entrambe le tecniche di machine learning supervisionato, il risultato è un insieme di dati in cui ogni punto viene arricchito con una previsione e un modello addestrato. Questo modello può quindi essere applicato a nuovi dati per fare ulteriori previsioni.
- Classificazione: questo tipo di analisi apprende le relazioni tra i dati per prevedere valori discreti o categorici. Ad esempio, può essere utilizzato per stabilire se una richiesta DNS provenga da un dominio dannoso o innocuo.
- Regressione: questo metodo si concentra sulla previsione di valori numerici continui. Un esempio tipico è la stima del tempo di risposta per una richiesta web, basata sui dati storici disponibili.
- Apprendimento per rinforzo: Il sistema apprende tramite prove ed errori (es. robotica, giochi).
Esempi di ML:
- Rilevamento anomalie.
- Analisi predittiva.
- Riconoscimento delle immagini.
- Previsioni meteo.
- Rilevamento delle frodi.
3. LLM (Large Language Models)
I Large Language Models sono una categoria specifica di modelli di AI addestrati su grandi quantità di dati testuali per comprendere, generare e interagire in linguaggio naturale. Questi modelli utilizzano architetture di deep learning, come i Transformers (es. GPT, BERT), per analizzare il contesto e generare risposte.
Caratteristiche di LLM:
- Addestrati su miliardi di parametri e dataset enormi.
- In grado di comprendere sfumature linguistiche complesse e rispondere in modo realistico.
- Adatti a una varietà di applicazioni, come la scrittura creativa, il servizio clienti e l'analisi testuale.
Esempi di LLM:
- GPT (come ChatGPT).
- BERT.
- LaMDA.
4. Generative AI
La Generative AI è un ramo specifico dell'AI che si concentra sulla creazione di contenuti originali, come immagini, testi, musica o video. Si basa su modelli di deep learning, tra cui GANs (Generative Adversarial Networks) e modelli basati su transformer come GPT e DALL·E.
Caratteristiche principali:
- Può creare contenuti completamente nuovi basati su input o prompt.
- Usa dati di addestramento per comprendere i modelli sottostanti e generare output realistici.
Esempi di Generative AI:
- Creazione di immagini (es. DALL·E, MidJourney).
- Generazione di testi (es. ChatGPT).
- Generazione di musica o voci sintetiche (es. Jukebox di OpenAI).
Differenze principali:
| Termine | Campo | Descrizione | Esempio |
|---|---|---|---|
| AI | Generale | Simula l'intelligenza umana per compiti complessi. | Siri, sistemi autonomi |
| ML | Sottoinsieme di AI | Si focalizza sull'apprendimento dai dati per migliorare le prestazioni. | Rilevamento frodi, clustering |
| LLM | Specializzazione in NLP | Modelli avanzati per comprendere e generare linguaggio naturale. | GPT, BERT |
| Generative AI | Creazione di contenuti originali | Genera contenuti nuovi come testi, immagini, video o musica. | DALL·E, ChatGPT, MidJourney |