Apprendimento automatico (ML) e IA: qual è la differenza?
A chi interessa la differenza tra intelligenza artificiale e apprendimento automatico?
Francamente, non mi interessava granché e non vedevo alcun motivo per perdere tempo a cercare di capire quella che era sicuramente una curiosità insignificante e inutile.
Infatti, non appena ho approfondito l'argomento, mi sono reso conto che la mia Notion preconcetta era completamente sbagliata.
A questo punto è abbastanza chiaro che l'IA è il futuro, quindi è logico che essere esperti in materia sia una cosa positiva. Al contrario, l'ignoranza è una cosa negativa.
Per prepararci a una realtà inondata da queste tecnologie, è tempo di assicurarci di comprendere le basi dell'IA, una delle forze centrali destinate a rimodellare la nostra società.
Comprendere le differenze tra questi termini e, per estensione, comprendere la portata di ciò che essi comportano, offre immediatamente chiarezza e la capacità di applicare meglio gli strumenti a nostra disposizione. In breve, l'informazione è potere.
Allora... cominciamo!
Qual è la differenza tra ML e IA?
In linea generale, l'intelligenza artificiale è una macchina in grado di mostrare alcune caratteristiche o forme di intelligenza umana.
Data l'ampiezza di questa definizione, tutto è incluso, dall'apprendimento automatico di base (spiegato brevemente) fino a un robot senziente onnipotente.
Pertanto, è opportuno iniziare definendo alcune distinzioni chiave tra intelligenza artificiale e apprendimento automatico.
Poiché l'intelligenza artificiale è il termine più ampio, è ora di entrare più nel dettaglio.
Parliamo di apprendimento automatico e apprendimento profondo.
Per prima cosa, diamo un'occhiata a una rapida rappresentazione visiva della relazione tra tutti questi concetti.
Fondamentalmente, l'apprendimento automatico è solo un "modello di previsione". Dispone di (a) dati da cui apprende e (b) un algoritmo che fa l'apprendimento vero e proprio.
L'algoritmo è semplicemente un insieme di regole che indicano al codice cosa aspettarsi (dati su X o Y) e cosa fare con essi.
La qualità di un algoritmo di apprendimento automatico è Tutto per determinarne l'utilità. Se le regole sono illogiche o fortemente limitanti, non è in grado di fornire informazioni utili.
È facile lasciarsi intimidire dalla profondità tecnica di questo campo: alberi decisionali, apprendimento per rinforzo e reti bayesiane sono solo alcune delle numerose aree, ma basta ricordare questo:
L'apprendimento automatico è, fondamentalmente, solo un insieme di regole su come dare un senso ai dati in entrata.
Se vuoi creare uno strumento che apprenda i percorsi GPS per aiutare i conducenti, è necessario che conosca le leggi sulle strade a senso unico. Altrimenti, potrebbe iniziare ad apprendere alcuni percorsi molto veloci che non sono così convenienti come sembrano a prima vista.
Tuttavia, quando le regole riflettono una comprensione profonda e sfumata di ogni variabile in gioco, l'apprendimento automatico può fare ciò che sembra impossibile.
Tradizionalmente, fornire una durata stimata precisa è sempre stata una delle parti più complesse del lavoro di un project manager. Tuttavia, molti sono sorpresi nello scoprire che le macchine sono in grado di raggiungere livelli di prestazione comparabili.
ClickUp sta attualmente testando la funzione ML con diversi nostri utenti per prevedere quali azioni un individuo è probabile che intraprenda. Ciò consente di effettuare previsioni sulle attività che, nel tempo, sono in grado di imitare le caratteristiche umane, come la stima soggettiva delle attività, con una precisione tale da renderle estremamente utili.
Questo approccio accelera il ciclo di feedback e abbiamo visto team passare da azioni semi-automatizzate ad azioni completamente automatizzate in poche settimane. Alcuni degli elementi che i nostri algoritmi possono ottenere sono:
- Previsione e assegnazione delle attività ai membri del team corretti
- Tagga automaticamente gli utenti nei commenti che li riguardano
- Visualizzazione delle notifiche e degli aggiornamenti in base alla loro rilevanza per un determinato utente
- Prevedere e determinare quando le scadenze non saranno rispettate e correggere la durata stimata delle attività.
Bonus: alternative to Copy IA
Le piattaforme di project management e di produttività stanno cambiando rapidamente, ma il ML/IA è sicuramente una tendenza nella gestione dei progetti destinata a durare.
Ci vorrà del tempo prima di comprendere appieno l'impatto di queste nuove tecnologie sul project management, ma più velocemente la tua azienda si adatterà, più i membri del tuo team saranno allineati per un esito positivo del progetto.
Crediamo che il futuro apparterrà a coloro che saranno più capaci di cogliere le opportunità disponibili, tra cui quelle offerte dal machine learning e dall'IA, che sono tra le più immediate.