Definizione
Il Machine Learning (apprendimento automatico) è un campo dell’Intelligenza Artificiale che si occupa dello sviluppo di algoritmi statistici che consentono ai sistemi informatici di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni senza essere esplicitamente programmati per farlo.
Come funziona
La tecnica permette agli algoritmi di generalizzare a partire da dati non visti e di eseguire compiti complessi. È la tecnologia fondante dell’IA Generativa. Un aspetto critico del meccanismo è che, se i dati di addestramento contengono pregiudizi, i risultati prodotti dall’algoritmo li rispecchieranno inevitabilmente.
Applicazioni o esempi
- Base tecnologica dei LLM (Large Language Model) e dei sistemi di IA generativa usati a scuola.
- Attività didattica: addestrare un semplice modello di IA visiva (es. tramite Teachable Machine) per far comprendere agli studenti il funzionamento e i bias dei dati (vedi Scuola aumentata).
Relazioni con altri concetti
- Intelligenza Artificiale — il ML è un suo campo.
- IA Generativa — fondata sull’apprendimento automatico.
- LLM (Large Language Model) — modelli addestrati con tecniche di ML.
- Bias Algoritmico — gli algoritmi di ML imparano dai dati storici e rischiano di ereditarne i pregiudizi.
Contraddizioni e dibattiti
Poiché gli algoritmi di ML imparano dai dati storici, rischiano di ereditare, riprodurre o amplificare i pregiudizi insiti nella società: un sistema addestrato su dati distorti può produrre valutazioni o raccomandazioni discriminatorie (vedi Bias Algoritmico e Supervisione umana (human-in-the-loop)).