Per chi si occupa di tecnologia, AI, Machine Learning e Deep Learning sono termini di uso comune, eppure non è così facile comprenderne appieno funzioni e differenze.
Nell’ambito della Sicurezza, questi processi stanno trovando largo impiego nei sempre più diffusi sistemi di video-analisi. Per questo motivo è diventato indispensabile, per gli addetti ai lavori, conoscerne in modo approfondito le caratteristiche e le applicazioni.
AI, Machine Learning e Deep Learning, cosa sono
L’Intelligenza Artificiale (AI) è una disciplina che mira, attraverso l’uso della tecnologia, alla creazione di macchine e computer in grado di imitare le funzioni cognitive tipiche dell’intelligenza umana. A titolo di esempio, fra queste funzioni vi sono la capacità di leggere, comprendere e rispondere al linguaggio parlato o scritto, analizzare dati, dare suggerimenti e altro ancora.
Il Machine Learning può essere considerato un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale. Esso rappresenta il metodo che consente ad una macchina di apprendere e di evolvere grazie all’esperienza. Alla base del sistema non c’è una programmazione esplicita, ma l’utilizzo di algoritmi per analizzare grandi quantità di dati, imparare dall’osservazione e prendere decisioni consapevoli. Man mano che questi algoritmi vengono alimentati con una quantità di dati sempre maggiore aumentano le prestazioni e migliora il modello.
Il Deep Learning è unito in maniera indissolubile al Machine Learning. Entrambi sono chiaramente basati sull’Intelligenza Artificiale ed hanno come scopo quello di “allenarla”. La finalità è comune, ma le caratteristiche intrinseche e la base del processo di funzionamento sono molto differenti.
Anche il Deep Learning (apprendimento approfondito), è finalizzato all’apprendimento automatico delle macchine, ma per renderlo possibile si rifà alla struttura del cervello umano. L’obiettivo di questo metodo è quello di emulare il comportamento razionale dell’uomo, offrendo alle macchine gli strumenti per poter prendere delle decisioni in autonomia.
Affinché questo avvenga, il Deep Learning sfrutta delle “reti neurali artificiali”, ossia dei modelli di calcolo matematico-statistici che si basano sul funzionamento delle reti neurali biologiche umane. Le reti artificiali funzionano attraverso una costante interconnessione di informazioni e sono estremamente sensibili agli input ricevuti dai dati esterni e interni.
Principali differenze
La differenza sostanziale fra i due metodi risiede nel modo in cui vengono acquisiti ed elaborati i dati.
Nel Machine Learning l’AI viene addestrata attraverso dati strutturati e feedback inseriti dall’uomo. Attraverso l’analisi di questi input e le esperienze accumulate in tal modo, la macchina raggiunge la completa autonomia.
Nel Deep Learning, invece, le reti neurali artificiali, attraverso l’utilizzo di algoritmi complessi, imparano ad analizzare ed elaborare i dati in modo autonomo. Ne consegue che, dovendo registrare e riordinare un’elevata quantità di dati non strutturati, il calcolo computazionale richiesto è estremamente complesso.
Applicazioni e sviluppi nel settore del Video Content Analytics
L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale ha dato una spinta decisiva allo sviluppo dei sistemi di analisi dei contenuti video (VCA). Utilizzando algoritmi di Machine Learning per definire e classificare gli oggetti nella scena, i dispositivi “imparano” a discriminare gli elementi di contorno (animali, vegetazione, agenti atmosferici) dai pericoli reali.
Nel Deep Learning l’apprendimento, grazie all’utilizzo delle reti neurali, è sorprendentemente simile a quello della mente umana. Ne consegue che la macchina sarà in grado di svolgere compiti più complicati o di interpretare particolari comportamenti e scene, anche nel caso in cui non tutte le informazioni siano state categorizzate.
Per concludere, va detto che attualmente sul mercato non sembrano ancora esserci soluzioni di Video Content Analythics basate sul Deep Learning che siano autonome e affidabili al 100%. D’altro canto, l’evoluzione tecnologica in questo settore è estremamente rapida, di conseguenza è molto probabile che il Deep Learning diventerà centrale nello sviluppo delle future soluzioni di video-analisi.
