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

La IA básicamente implica crear sistemas más capaces de igualar o superar la inteligencia humana en sus distintas formas imitando la capacidad humana de descubrir, inferir y razonar.

Machine learning es un subcampo de la inteligencia artificial y la ciencia informática que tiene su origen en las estadísticas y la optimización matemática. Machine learning cubre técnicas en aprendizaje supervisado y sin supervisar para aplicaciones en predicción, analítica y minería de datos.

Machine learning se puede utilizar (y a menudo se utiliza) de forma independiente de otras tecnologías cognitivas o de IA. De hecho, es el tipo de IA más extendido a día de hoy. Muchos algoritmos y técnicas de machine learning ya se utilizan en distintas soluciones que buscan patrones o anomalías en los datos.

Deep learning es un nuevo conjunto de métodos que está cambiando fundamentalmente machine learning. Deep learning no es un algoritmo propiamente dicho, sino una familia de algoritmos que implementa redes profundas con aprendizaje sin supervisar.

La informática cognitiva es un subcampo de la IA que se basa en redes neuronales y deep learning. Aplica el conocimiento de la ciencia cognitiva para crear sistemas que simulan procesos de pensamiento humano.

En lugar de centrarse en un conjunto determinado de tecnologías, la informática cognitiva cubre varias disciplinas, incluyendo machine learning, el procesamiento del lenguaje natural, la visión y la interacción entre humanos y sistemas. De entre ellas, la informática cognitiva se centra principalmente en el procesamiento del lenguaje natural.

En lugar de programarse explícitamente, aprenden y razonan de sus interacciones con nosotros y de sus experiencias con el entorno.

Watson es la plataforma de informática cognitiva, machine learning e inteligencia artificial de IBM. Proporciona una amplia gama de tecnologías de IA para procesar información estructurada y no estructurada procedente de muchos orígenes, comprender su significado y añadirla a su cuerpo de conocimiento (corpus) para su uso posterior.

La analítica predictiva extrae información de los datos utilizando muchas técnicas, como la minería de datos, estadísticas, el modelado, machine learning o la inteligencia artificial, para analizar datos actuales y realizar previsiones sobre futuros sucesos desconocidos.

La inteligencia artificial se ha utilizado para publicitar muchas cosas, y su definición se ha ido ampliando. Algunas promesas de IA ya se han cumplido, mientras que otras siguen en proceso de investigación. En lugar de pensar en la IA como una sola característica, es mejor visualizarla como una recopilación de tecnologías relacionadas.

IBM ya está aplicando tecnologías cognitivas e IA en el espacio de la ciberseguridad para 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 añade miles más a diario.

No. El objetivo de la IA es el de aumentar la inteligencia humana, no sustituirla. No existen límites significativos a lo que las tecnologías cognitivas pueden llegar a hacer, especialmente en el área de la toma de decisiones, en la que los humanos son capaces de sopesar factores que son difíciles de expresar en términos algorítmicos.

Ha visto demasiadas películas de ciencia ficción.

Como cualquier otra tecnología, puede utilizarse con malas intenciones. Sabemos que los delincuentes tratan de abusar de la IA para sus propios fines, pero estamos muy por delante de ellos en estos momentos. La IA simplemente es una herramienta que se puede utilizar con buenas o malas intenciones.

Sí. Los clientes de IBM que utilizan QRadar Advisor with Watson normalmente perciben una mejora en su estado de seguridad porque son capaces de realizar las investigaciones más rápido, más minuciosamente y con más coherencia.

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