FAQ (Frequently Asked Question)

Consulta le risposte alle domande più frequenti su questo prodotto.

Il dizionario Oxford definisce l'AI come “la teoria e lo sviluppo di sistemi informatici in grado di eseguire le attività che normalmente richiedono l'intelligenza umana, come la percezione visiva, il riconoscimento vocale, i processi decisionali e la traduzione tra lingue.”

L'AI implica essenzialmente il rendere i computer più capaci di uguagliare o superare l'intelligenza umana in tutte le sue forme, simulando la capacità umana di scoprire, dedurre e ragionare.

Il machine learning è un sottocampo dell'AI e della computer science che affonda le sue radici nella statistica e nell'ottimizzazione matematica. Il machine learning riguarda le tecniche nell'apprendimento supervisionato e non supervisionato per le applicazioni nel campo della previsione, analytics e data mining.

Il machine learning può essere (e spesso lo è) utilizzato indipendentemente da altre tecnologie cognitive o AI. In effetti, questo è il tipo di “AI” più diffuso oggi. Diverse tecniche e algoritmi di machine learning vengono già utilizzati in diverse soluzioni che cercano modelli o anomalie nei dati.

Il deep learning è una nuova serie di metodi che sta modificando il machine learning in modo significativo. Il deep learning non è un algoritmo di per sé, quanto piuttosto una famiglia di algoritmi in grado di implementare reti profonde con l'apprendimento non supervisionato.

Il cognitive computing è un sottocampo dell'AI che si basa sulle reti neurali e il deep learning. Applica la conoscenza proveniente dalla cognitive science per creare sistemi in grado di simulare i processi mentali dell'uomo.

Invece di concentrarsi su una singola serie di tecnologie, il cognitive computing riguarda diverse discipline, incluso il machine learning, l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione e l'interazione uomo-computer. Tra queste, il cognitive computing si concentra principalmente sull'elaborazione del linguaggio naturale.

Invece di essere esplicitamente programmato, il cognitive computing apprende e ragiona dalle interazione con noi e dalle esperienze con l'ambiente.

Watson è la piattaforma di AI, Machine Learning e Cognitive computing di IBM. Offre una vasta gamma di tecnologie di AI per elaborare le informazioni strutturate e non strutturate provenienti da un'ampia serie di origini, comprendere il loro significato e aggiungerle al corpo di conoscenze (noto anche come corpus) per un uso successivo.

L'analytics predittiva estrae le informazioni dai dati utilizzando numerose tecniche provenienti da data mining, statistica, modellazione, machine learning e intelligenza artificiale per analizzare i dati attuali e fare previsioni su eventi futuri sconosciuti.

L'AI è stata utilizzata per promuovere molte cose che hanno distorto la definizione del termine. Alcune promesse dell'AI sono già state mantenute mentre altre sono ancora in fase di ricerca. Invece di pensare all'AI come a una singola funzione, sarebbe meglio immaginarla come una raccolta di tecnologie correlate.

IBM sta applicando attualmente l'AI e le tecnologie cognitive alla sfera della cybersicurezza al fine di consentire alle organizzazioni di identificare le minacce e rispondere più rapidamente. Watson for Cyber Security ha acquisito più di 2 miliardi di documenti nel suo corpus e ne sta aggiungendo migliaia ancora ogni giorno.

No. L'obiettivo dell'AI è quello di aumentare l'intelligenza umana – non di sostituirla. Ci sono anche dei limiti significativi a ciò che le tecnologie cognitive possono fare, soprattutto nell'area decisionale, dove l'uomo ha la capacità di valutare fattori che non possono ancora essere facilmente espressi in termini algoritmici.

Hai visto troppi film di fantascienza.

Proprio come ogni tecnologia, può esserne fatto un utilizzo errato. Sappiamo che i ‘bad guys’ sono interessati a fare un abuso dell'AI per i loro scopi, ma al momento siamo molto più avanti di loro. L'AI rappresenta solamente uno strumento che può essere sfruttato per attività buone o sospette.

Sì. I clienti IBM che usano QRadar Advisor with Watson generalmente vedono un miglioramento nell'ambito della sicurezza perché sono in grado di portare a termine le indagini più velocemente, più accuratamente e in modo più coerente.

Ulteriori informazioni

Acquista ora e inizia