La differenza tra linguaggio naturale e machine learning

Spesso si confonde il machine learning (apprendimento automatico) con l’elaborazione del linguaggio naturale, pensando che siano la stessa cosa. Questo errore è comprensibile, visto che l’intelligenza artificiale è sempre più in grado di produrre testi naturali basandosi su modelli di apprendimento automatico. Tuttavia, è importante sapere che si tratta di due campi diversi, ma correlati, dell’AI.

Che cosa si intende con machine learning?

Il machine learning è una branca dell’intelligenza artificiale che si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le prestazioni in base ai dati che si utilizzano. L’apprendimento automatico si basa su algoritmi e modelli matematici che permettono ai computer di analizzare i dati, individuare schemi e regolarità, e fare previsioni o prendere decisioni.

Il machine learning è utilizzato in molti ambiti, come la traduzione automatica, il riconoscimento vocale, la diagnosi medica, la raccomandazione di prodotti, l’analisi del mercato, ecc. Il machine learning si distingue dall’intelligenza artificiale tradizionale poiché non richiede una programmazione esplicita delle regole da seguire, ma si adatta in modo autonomo ai dati a disposizione.

Per capire questa differenza fondamentale, si immagini di voler creare un sistema intelligente che sia in grado di giocare a scacchi. Un modo per farlo è quello di usare l’intelligenza artificiale tradizionale, che consiste nel programmare esplicitamente le regole del gioco, le strategie e le mosse possibili. In questo modo, il sistema segue le istruzioni che gli sono state date e non apprende nulla di nuovo dai dati.

Un altro modo per farlo è quello di usare il machine learning, che consiste nel far apprendere al sistema le regole, le strategie e le mosse possibili a partire da grandi quantità di dati, come le partite giocate da altri giocatori. In questo modo, il sistema si adatta in modo autonomo ai dati disponibili e può migliorare le sue prestazioni con l’esperienza. Questo è un esempio di come il machine learning si distingue dall’intelligenza artificiale tradizionale.

Tipi di apprendimento automatico (machine learning)

Esistono diversi tipi di apprendimento automatico, a seconda del modo in cui gli algoritmi apprendono dai dati:

• Machine learning supervisionato: è il tipo di apprendimento automatico in cui gli algoritmi vengono addestrati su un insieme di dati etichettati, cioè che contengono sia gli input che gli output desiderati. L’obiettivo è quello di creare un modello in grado di prevedere o classificare nuovi dati basandosi sulle relazioni apprese dai dati di addestramento. Un esempio di machine learning supervisionato è la traduzione automatica, in cui gli algoritmi apprendono a tradurre un testo da una lingua a un’altra a partire da grandi quantità di testi bilingui.
• Machine learning non supervisionato: è il tipo di apprendimento automatico in cui gli algoritmi vengono addestrati su un insieme di dati non etichettati, cioè che contengono solo gli input e non gli output. L’obiettivo è quello di scoprire strutture, pattern o anomalie nascoste nei dati senza avere una conoscenza predefinita del risultato atteso. Un esempio di machine learning non supervisionato è il clustering, in cui gli algoritmi raggruppano i dati in base alla loro somiglianza o diversità.
• Machine learning semi-supervisionato: è il tipo di apprendimento automatico in cui gli algoritmi vengono addestrati su un insieme di dati parzialmente etichettati, cioè che contengono sia dati etichettati che dati non etichettati. L’obiettivo è quello di sfruttare le informazioni presenti nei dati etichettati per migliorare le prestazioni del modello sui dati non etichettati. Un esempio di machine learning semi-supervisionato è il riconoscimento facciale, in cui gli algoritmi apprendono a identificare le persone a partire da poche immagini etichettate e molte immagini non etichettate.

Come funziona il Natural Language Processing?

Il Natural Language Processing (NLP), o elaborazione del linguaggio naturale, è una branca dell’intelligenza artificiale e della linguistica che si occupa di dare ai computer la capacità di comprendere, interpretare e manipolare il linguaggio umano. Il NLP combina la linguistica computazionale, che si basa su regole formali per modellare il linguaggio, con i metodi statistici, di machine learning e di deep learning, che si basano su dati e modelli probabilistici o neurali.

L’elaborazione del linguaggio naturale consente ai computer di processare i dati in forma di testo o di voce e di “capire” il loro significato completo, tenendo conto anche dell’intento e del sentimento del parlante o dell’autore. l’NLP alimenta programmi informatici che traducono il testo da una lingua all’altra, rispondono a comandi vocali, riassumono grandi volumi di testo in tempo reale, e altri servizi e applicazioni. Alcune delle sfide principali dell’NLP riguardano il riconoscimento vocale, la comprensione del linguaggio naturale e la generazione del linguaggio naturale.

Linguaggio naturale e Machine learning: cosa hanno in comune?

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il machine learning sono due campi dell’intelligenza artificiale che hanno molti punti in comune. Entrambi si occupano di fornire alle macchine la capacità di apprendere da dati complessi e non strutturati, come il testo o la voce, e di svolgere compiti che richiedono intelligenza e comprensione.

Il machine learning è una tecnica generale che consiste nell’addestrare algoritmi a riconoscere pattern, classificare oggetti, prevedere comportamenti o generare output a partire da dati di input. L’NLP è una specifica applicazione del machine learning che si concentra sul linguaggio umano, il suo significato, la sua struttura e le sue sfumature. L’NLP utilizza il machine learning per analizzare, rappresentare e generare il linguaggio naturale in modo naturale e intuitivo.

Applicazioni del machine learning e del linguaggio naturale

Il machine learning e il linguaggio naturale hanno molte applicazioni pratiche in diversi settori. Alcune delle applicazioni più comuni sono le seguenti:

• Traduzione automatica: consiste nel convertire un testo scritto o parlato da una lingua a un’altra. Si basa su modelli statistici o neurali che apprendono le corrispondenze tra le parole e le frasi delle due lingue a partire da grandi corpora bilingui.
• Riconoscimento vocale: consiste nel trasformare un segnale acustico in una sequenza di parole. Si basa su modelli statistici o neurali che apprendono le relazioni tra i suoni e le parole a partire da grandi corpora vocali.
• Riassunto automatico: consiste nel produrre una versione sintetica di un testo più lungo, mantenendone le informazioni principali. Si basa su modelli statistici o neurali che apprendono a selezionare o generare le frasi più rilevanti a partire da grandi corpora di testi e riassunti.
• Raccomandazione di prodotti: consiste nel suggerire ai consumatori dei prodotti in base alle loro preferenze e al loro comportamento passato. Si basa su modelli statistici o neurali che apprendono a prevedere il grado di interesse dei consumatori per i prodotti a partire da grandi corpora di dati sui consumatori e sui prodotti.
• Generazione di testo: consiste nel produrre un testo coerente e informativo a partire da dati strutturati o non strutturati. Il machine learning permette di creare modelli generativi che imparano da grandi quantità di testi e sono in grado di scrivere nuovi testi su vari argomenti, stili o formati.
• Correzione ortografica: consiste nel rilevare e correggere gli errori di ortografia in un testo. La correzione ortografica può essere vista come un compito di classificazione, in cui si deve decidere se una parola è scritta correttamente o meno, e in caso negativo, quale sia la parola corretta da sostituire. La correzione ortografica può essere svolta a diversi livelli, come la correzione dei singoli caratteri, delle parole o delle frasi. La correzione ortografica può anche tenere conto del contesto in cui la parola è usata, per evitare ambiguità o errori di senso.