Preguntas frecuentes

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El diccionario Oxford define a la IA como "la teoría y el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana, tales como la percepción visual, el reconocimiento de voz, la toma de decisiones y la traducción entre idiomas".

La IA consiste esencialmente en hacer que las computadoras sean más capaces de igualar o superar a la inteligencia humana en sus diversas formas, imitando la capacidad humana para descubrir, inferir y razonar.

El machine learning es un subcampo de la inteligencia artificial y la ciencia de la computación que tiene sus raíces en estadística y optimización matemática. El machine learning incluye técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado para aplicaciones de predicción, análisis y minería de datos.

El machine learning pueden ser (y a menudo es) usado independientemente de otras tecnologías de IA o cognitivas. De hecho, este es el tipo más frecuente de "IA" que observamos hoy. Muchos algoritmos y técnicas de machine learning ya están en uso dentro de las diferentes soluciones que buscan patrones o anomalías en los datos.

El Deep Learning es un nuevo conjunto de métodos que está cambiando el machine learning de manera fundamental. El Deep Learning no es un algoritmo per se, sino una familia de algoritmos que implementan redes profundas con aprendizaje no supervisado.

La computación cognitiva es un subcampo de la IA que se basa en redes neuronales y deep learning. Aplica conocimiento de la ciencia cognitiva para construir sistemas que simulan los procesos del pensamiento humano.

En lugar de enfocarse en un conjunto singular de tecnologías, la computación cognitiva abarca varias disciplinas, incluyendo machine learning, procesamiento de lenguaje natural, visión y la interacción humano-computadora. De ellos, la Computación Cognitiva se enfoca mayormente en el procesamiento de lenguaje natural.

En lugar de ser programada de forma explícita, aprenden y razona a partir de sus interacciones con nosotros y, a partir de sus experiencias con su entorno.

Watson es la plataforma de IA, Machine Learning y Computación Cognitiva de IBM. Ofrece una amplia gama de tecnologías de IA para procesar información estructurada y no estructurada a partir de una amplia gama de fuentes, entender lo que significan y agregarla a su cuerpo de conocimientos (también conocido como corpus) para uso posterior.

Los análisis predictivos extraen información de datos mediante diversas técnicas que van desde la minería de datos, las estadísticas y el modelado, hasta el machine learning y la inteligencia artificial, para analizar los datos actuales para hacer predicciones acerca de eventos futuros desconocidos.

La IA ha sido utilizada para publicitar un montón de cosas que han ampliado la definición del término. Algunos prometen que la IA ya han sido consolidada, mientras que otros permanecen en el campo de la investigación. En lugar de pensar en la IA como una sola funcionalidad, es mejor imaginarla como una colección de tecnologías relacionadas.

IBM ahora está aplicando tecnologías cognitivas y IA al ámbito de la ciberseguridad con el fin de permitir a las organizaciones identificar amenazas y responder más rápidamente. Watson for Cyber Security ha ingerido más de 2 mil millones de documentos en el corpus y agrega miles todos los días.

No. La meta de la IA es incrementar la inteligencia humana, no reemplazarla. Todavía hay importantes límites a lo que pueden hacer las tecnologías cognitivas, especialmente en el ámbito de la toma de decisiones, donde los seres humanos son capaces de sopesar los factores que no se pueden expresar fácilmente en términos algorítmicos.

Usted ha visto demasiadas películas de ciencia ficción.

Como con cualquier tecnología, puede dársele un mal uso. Sabemos que los "malos" están interesados en abusar de la IA para sus propios fines, pero estamos lejos de ellos en este momento. La IA es solo una herramienta que puede aprovecharse para el trabajo bueno o para el trabajo malintencionado.

Sí. Los clientes de IBM que usan QRadar Advisor with Watson normalmente observan una mejora en su postura de seguridad debido a que son capaces de completar las investigaciones con rapidez, detalles y consistencia.

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