Intelligenza Artificiale vs Intelligenza Umana Top 7 Differenze

AI vs Human Intelligence Top 7 Differences

Introduzione

L’intelligenza artificiale ha fatto molta strada dal personaggio fittizio di AI JARVIS al ChatGPT reale. Tuttavia, l’intelligenza umana è un attributo che supporta gli individui nell’apprendimento, nella comprensione e nella ricerca di soluzioni innovative alle sfide, rispetto all’intelligenza artificiale, che imita gli esseri umani basandosi sui dati forniti. Poiché l’IA è diventata così diffusa oggi, è emersa una nuova discussione, intelligenza artificiale vs intelligenza umana, che confronta i due paradigmi concorrenti.

Cos’è l’intelligenza artificiale?

Un sottoinsieme della scienza dei dati chiamato intelligenza artificiale è associato alla creazione di computer intelligenti capaci di svolgere varie attività che spesso richiedono intelligenza e percezione umana. Queste sofisticate macchine possono imparare dagli errori precedenti e dai dati storici, analizzare le circostanze circostanti e decidere le misure necessarie.

L’IA è un campo integrato che attinge da idee e metodi di molte altre discipline, tra cui scienze computazionali, scienze cognitive, studi linguistici, neuroscienze, psicologia e matematica.

La macchina è in grado di auto-apprendimento, auto-analisi e auto-miglioramento e, durante il processo, richiede uno sforzo umano minimo o quasi nullo.

Viene utilizzata praticamente in ogni settore, tra cui l’industria dei media, l’industria sanitaria, la grafica e l’animazione, e altro ancora, per aiutare le tecnologie a replicare l’azione umana basandosi sul loro comportamento.

Cos’è l’intelligenza umana?

L’intelligenza umana si riferisce alla capacità intellettuale di una persona, che le consente di ragionare, comprendere una varietà di espressioni, comprendere concetti sfidanti, risolvere problemi matematici, adattarsi a circostanze mutevoli, utilizzare la conoscenza per controllare il proprio ambiente e comunicare con gli altri.

Può offrire informazioni su questioni relative a un insieme specifico di competenze e conoscenze, che possono riguardare un diverso essere umano o, nel caso particolare di agenti e localizzatori di intelligence, informazioni diplomatiche a cui hanno avuto accesso. Inoltre, potrebbe offrire dettagli su reti sociali e connessioni personali.

L’intelligenza e il comportamento umani hanno le loro radici nella miscela distintiva di genetica, sviluppo infantile ed esperienza con eventi e ambienti diversi di una persona. Inoltre, si basa interamente sulla capacità dell’individuo di utilizzare le conoscenze appena acquisite per trasformare il proprio ambiente.

Intelligenza Artificiale vs Intelligenza Umana

Ecco una differenza dettagliata tra l’intelligenza umana e l’intelligenza artificiale:

Parametro Intelligenza Umana Intelligenza Artificiale
Origine Gli esseri umani nascono con la capacità di ragionare, pensare, valutare e svolgere altre attività cognitive. L’IA è un’innovazione creata da intuizioni umane; Norbert Wiener è associato all’aiuto nel progresso del campo teorizzando sui meccanismi della critica.
Capacità di Apprendimento L’intelligenza umana può acquisire nuove informazioni tramite osservazioni, esperienze e autoistruzione e applicarle a scenari nuovi. Utilizzando modelli statistici e algoritmi, l’IA può apprendere da enormi quantità di dati. Non possono sviluppare uno stile analitico strettamente umano; possono solo imparare tramite dati e addestramenti regolari.
Creatività Utilizzando pensiero innovativo e creatività, l’intelligenza umana può generare nuove idee, letteratura, musica e arte. L’IA può creare approcci nuovi utilizzando tendenze e dati esistenti ma manca di innovazione e originalità intrinseche.
Processo Decisionale Le decisioni umane possono essere soggette a fattori soggettivi non basati esclusivamente sui dati. L’IA interpreta in base a dati completamente raccolti, rendendola fortemente oggettiva nel processo decisionale.
Natura L’intelligenza umana è analogica. L’intelligenza artificiale utilizza macchine digitali.
Utilizzo di Energia Il cervello umano utilizza circa 25 watt di energia. I computer moderni utilizzano circa 2 watt di energia.
Abilità Sociali La capacità di comprendere concetti astratti, il grado di autoconsapevolezza e la sensibilità verso i sentimenti degli altri distinguono gli esseri umani dagli altri animali sociali. L’intelligenza artificiale sta ancora sviluppando la capacità di leggere e riconoscere segnali interpersonali e emotivi rilevanti.

Cosa l’AI non può fare senza – Il fattore “umano”

Il dibattito sull’intelligenza artificiale vs. intelligenza umana è incompleto senza considerare il fattore umano. Mentre l’AI è destinata a sostituire processi laboriosi con un metodo più efficiente e conveniente per portare a termine il lavoro, non può sostituire la necessità di coinvolgimento umano sul posto di lavoro. Tuttavia, senza l’assistenza umana, la tecnologia non può progredire. Gli ingegneri devono creare e testare sistemi di intelligenza artificiale come prerequisito per far avanzare la loro applicazione. L’AI non funzionerebbe senza gli esseri umani, quindi gli esseri umani e l’AI non possono essere sostituiti.

Le persone mostrano le loro emozioni e hanno la capacità di interpretare le espressioni facciali e l’umore degli altri, ma le macchine artificialmente intelligenti non sono addestrate a farlo. Sebbene le macchine abilitate all’IA possano imitare il linguaggio umano, mancano del tocco umano poiché non possono esprimere empatia e altre emozioni.

L’AI si basa su codici che la limitano nella ricerca di risposte creative a nuove sfide. Operano come previsto, il che limita la loro capacità di comprendere il contesto e ideare soluzioni sofisticate.

Anche se l’AI può imparare estremamente velocemente, manca di pensiero logico e, quindi, non è in grado di ragionare e mettere in discussione i fatti nella stessa misura degli esseri umani.

Competenze di Machine Learning richieste

Ci sono alcune competenze di machine learning attualmente richieste nell’industria dell’intelligenza artificiale:

  • Linguaggi di programmazione come Python, C++, R, ecc.
  • Matematica applicata
  • Elaborazione del linguaggio naturale
  • Data Science
  • Competenze di comunicazione e visualizzazione dei dati
  • Statistica e probabilità

Intelligenza artificiale vs. intelligenza umana: cosa riserva il futuro?

L’esistenza digitale sta potenziando le capacità umane mettendo alla prova attività umane di lunga data. Le tecnologie basate su codice hanno raggiunto più della metà della popolazione mondiale in termini di dati ambientali e connessione, offrendo potenzialità e rischi significativi precedentemente impensabili.

L’intelligenza artificiale sta trasformando il panorama occupazionale automatizzando processi precedentemente intensivi di lavoro. L’avanzamento rapido della tecnologia ha portato all’emergere di nuove discipline di studio e impiego. L’AI può automatizzare molte attività ripetitive, ma apre anche nuovi percorsi professionali per coloro che necessitano di abilità umane come pensiero innovativo, pensiero critico e intelligenza comportamentale.

L’AI può fornire vantaggi incredibili alle organizzazioni che la implementano in modo efficace, aumentando l’efficienza e la collaborazione. Le aziende possono esplorare nuove possibilità di crescita e creatività utilizzando l’AI. Ciò può aumentare la domanda di prodotti e servizi, promuovendo l’espansione economica e migliorando gli standard di vita.

Quando entra in gioco la discussione sull’IA vs. gli esseri umani, guardiamo a un futuro luminoso di coesistenza. La prossima generazione sarà cresciuta in un’epoca in cui gli esseri umani e gli umanoidi coesisteranno, con gli umanoidi che funzionano per assistere gli esseri umani.

Inoltre leggi: Ecco come gli esperti prevedono il futuro dell’IA

I migliori corsi online di Machine Learning e AI

Ecco i primi 5 corsi online che possono aiutare le persone interessate a progredire nel campo dell’intelligenza artificiale:

Iniziare con gli alberi decisionali

Prima di iniziare con il machine learning, ogni individuo dovrebbe imparare gli algoritmi di ML più ampiamente utilizzati e gli alberi decisionali. Questo corso ha un curriculum intrinseco che aiuta gli studenti a imparare ad utilizzare gli alberi decisionali dai concetti di base ai livelli avanzati. Il corso include interessanti progetti reali e lezioni che spiegano l’implementazione degli alberi decisionali in Python.

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Certificazione di Machine Learning per principianti

Questo corso di certificazione gratuito è l’inizio perfetto per il percorso di apprendimento del machine learning. Il corso comprende le basi del ML, l’introduzione di Python alla scienza dei dati, l’utilizzo di strumenti come NumPy, sci-kit-learn e altro, progetti pratici nella vita reale, concetti di ingegneria delle caratteristiche e altro ancora. È un corso breve che richiede solo 8-10 ore a settimana.

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Problema di pratica sulla previsione dei prestiti utilizzando Python

Un corso breve e interessante progettato per le persone che vogliono imparare come implementare il machine learning e la scienza dei dati nei loro problemi monotoni della vita reale. Il corso si concentra principalmente sull’uso della classificazione. Include un problema pratico che verrà risolto utilizzando la classificazione e altre approcci che possono essere implementati nel machine learning.

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Support Vector Machine (SVM) in Python and R

Se un individuo desidera apprendere cosa sia SVM? Come utilizzare SVM nell’apprendimento automatico? Applicazioni di SVM e altro ancora, questo corso gratuito risponderà a molte altre domande. Il design del corso include le basi di SVM e una comprensione di come implementare SVM in Python e R.

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Metriche di valutazione per modelli di apprendimento automatico

Le metriche di valutazione costituiscono il nucleo dei vari modelli di apprendimento automatico. Questo corso ti guiderà perfettamente su come utilizzare le metriche di valutazione nell’apprendimento automatico, i modi per migliorare i tuoi modelli e diversi altri concetti che ti aiuteranno a costruire modelli interessanti. Il corso fornisce inoltre dettagli sulle tipologie di metriche di valutazione e sulla valutazione utilizzando la classificazione e altri metodi.

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Conclusioni

L’intelligenza artificiale è passata da un aspetto della fantascienza alla realtà e c’è poco dubbio che stia ridefinendo ogni settore e avanzando l’umanità. Gli scienziati e gli sperimentatori sono ancora perplessi su come pensano gli esseri umani. Di conseguenza, la premessa logica nella crescente discussione sull’intelligenza artificiale vs intelligenza umana continua ad essere che l’IA completerà piuttosto che sostituire l’intelligenza umana. Resta sintonizzato con i blog di Analytics Vidhya per rimanere aggiornato sulle ultime novità nel mondo dell’IA!

Domande frequenti