La differenza tra intelligenza artificiale e machine learning spiegata in 5 minuti

Sep 10, 2018  Tecnologia-e-innovazione Gregg Turek

La differenza tra intelligenza artificiale e machine learning spiegata in 5 minuti

 
 

È probabile che tu abbia sentito i termini "intelligenza artificiale" e "apprendimento automatico" o “machine learning” all’ultima conferenza a cui hai partecipato. Sono spesso usati in senso ampio e talvolta (falsamente) in modo intercambiabile.

Di conseguenza, la differenza tra AI e machine learning nel marketing può essere ancora poco chiara.

E non saresti il solo/a - solo il 19 percento dei marketer ha una profonda conoscenza di come l'AI, l'apprendimento automatico e l’analisi predittiva differiscono, mentre il 37 percento ammette di non conoscere chiaramente la differenza, secondo la ricerca attuale di Everstring e Heinz Marketing.

Ma se hai cinque minuti, possiamo chiarire la confusione in questo momento. Ascolta il nostro podcast o continua a leggere.

Ascolta la nostra intervista con AI Lead Alexei Kounine

Il termine intelligenza artificiale (AI) si riferisce a macchine e macchinazioni che possono eseguire compiti che sono caratteristici dell'intelligenza umana. Mentre questa definizione può sembrare ampia, l'intelligenza artificiale per le aziende si riferisce in genere a meccanismi che percepiscono i fattori ambientali e intraprendono autonomamente azioni che massimizzano le possibilità di raggiungere con successo gli obiettivi predefiniti, senza l'intervento umano.

Più concretamente, pensa all’AI come a un’espressione che comprede tutto ciò che riguarda le macchine che eseguono compiti come normalmente farebbe il cervello umano.

C'è ancora molto che rientra in questa idea, giusto?

I marketer possono pensare all'AI come a strumenti informatici che migliorano le piattaforme di marketing e i software di marketing automation con competenze umane come:

  • Ragionamento
  • Pianificazione
  • Apprendimento
  • Processo decisionale
  • Ottimizzazione

 

Per brevità, in Selligent Marketing Cloud, definiamo l'Intelligenza Artificiale come un sistema di autoapprendimento in grado di adattare i suoi comportamenti in base agli insight acquisiti durante il processo di elaborazione delle informazioni.

Ora, l'apprendimento automatico, d'altra parte, riguarda più la meccanica, i modelli matematici e gli algoritmi, dietro al modo in cui un sistema informatico apprende. È correlato al modo in cui enormi quantità di dati provenienti da fonti diverse possono essere utilizzate, e quindi applicando tali dati in una macchina per imparare dall'esperienza.

Rispetto ai giorni pionieristici dell'intelligenza artificiale, questo approccio è davvero un cambio di paradigma. Prima dell'apprendimento automatico, i programmatori "insegnavano" ai computer a utilizzare i dati scrivendo complesse stringhe di comando. Ma al giorno d'oggi, per eseguire gli stessi compiti flessibili e complessi sbloccati dall'apprendimento automatico, il vecchio metodo di insegnamento richiederebbe letteralmente scrivere milioni di righe di codice, con regole complicate e alberi decisionali per fornire istruzioni specifiche per compiti specifici. Qualsiasi problema nuovo e sconosciuto richiederebbe a un programmatore di scrivere un nuovo codice per risolverli.

 Detto ciò, il machine learning è precisamente ciò che rende l'intelligenza artificiale più fluida e regola la rotta in base ai dati disponibili. In qualità di marketer, può capitarti di sentire altri termini, che sono fondamentalmente sottoinsiemi del machine learning:

  • Deep learning
  • Deep neural networks
  • Innovation insights learning
  • Adversarial learning

A livello di brand, la grande maggioranza di ciò che le aziende e i marketer fanno in questo momento è legata al machine learning e al deep learning. Noi di Selligent Marketing Cloud abbiamo creato e istruito il nostro motore di intelligenza artificiale, Selligent Cortex, specificamente per le esigenze dei marketer che si occupano di engagement.

I marketer possono utilizzare la tecnologia AI per imparare dai dati che hanno raccolto sui loro clienti. Questi dati, memorizzati in Profili Universali dei Clienti, possono quindi essere applicati con l'Intelligenza Artificiale per apprendere il prodotto preferito di un consumatore, il colore, il sapore ecc. in base ai dati comportamentali, e utilizzati per offrire offerte personalizzate a ciascun cliente. È in grado di creare customer journey “on the go” e adattare l’AI marketing automation sulla base di comportamenti in tempo reale per creare un senso di tempestività e consapevolezza che i clienti apprezzano.

Può sembrare un paradosso, ma l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale alla fine renderanno il marketing più umano ed empatico. Inoltre, ti aiuteranno a fornire rilevanza su larga scala per i segmenti di clienti di grandi dimensioni, osservando i gusti e le preferenze che si evolvono, regolando in modo indipendente le iniziative di AI marketing per il massimo impatto.

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