Tendenze dell'AI: Uno sguardo più approfondito al ruolo del machine learning

La tecnologia più in voga al momento è l'AI , e più precisamente l'AI generativa. La tendenza è così popolare che ogni relatore di conferenze e webinar si sente obbligato a menzionare qualche forma di AI, indipendentemente dal loro campo.

Le innovazioni e i rischi che l'AI offre sono sia entusiasmanti che spaventosi. Tuttavia, il forte focus su questa tecnologia oscura un componente importante dell'intelligenza artificiale: il machine learning (ML).

Per dare una rapida panoramica, l'ML è un sottoinsieme dell'AI basato su modelli, previsioni e ottimizzazione. Gli strumenti di cybersecurity si basano sull'ML per utilizzare previsioni e pattern per individuare anomalie e potenziali minacce. Invece di un umano passare ore a leggere i registri, l'ML può svolgere le stesse attività in pochi secondi.

Come l'AI, l'ML esiste da molto tempo. Il motivo per cui parliamo così tanto di AI ora è perché l'AI generativa è un punto di svolta nel modo in cui comunichiamo con la tecnologia. Ma anche l'ML sta cambiando, e lo vedremo utilizzato in modi nuovi nel 2024.

Il machine learning è tutta una questione di dati. Gli algoritmi di ML si basano su dati storici per rilevare schemi, dai codici software ai comportamenti di acquisto dei clienti. I social network si affidano agli algoritmi di ML per mantenere le informazioni rilevanti in cima al suo feed. Le auto a guida autonoma utilizzano algoritmi ML per orientarsi tra le strade cittadine e le leggi sul traffico. Nella cybersecurity, il ML viene utilizzato in aree come l'analisi comportamentale e l'invio di avvisi per usi insoliti, l'automazione delle attività e la fornitura di intelligence di rilevamento delle minacce in tempo reale più efficiente.

Attualmente sono utilizzati tre tipi comuni di ML. L'apprendimento supervisionato addestra il ML a svolgere un compito specifico basato sui dati presentati. L'apprendimento non supervisionato si basa sulle relazioni tra i dati. L'apprendimento per rinforzo è molto simile all'apprendimento umano, in cui il modello di ML impara a risolvere i problemi attraverso formati per tentativi ed errori.

Con il continuo progresso dell'AI, continua anche il ML, e uno dei miglioramenti più attesi per l'ML nel 2024 sarà il machine learning no-code. L'ML no-code si basa molto sui dati comportamentali e sull'inglese semplice per ottenere risultati. Invece di un complicato linguaggio di codifica, gli analisti potranno porre una domanda o creare un comando per ottenere un rapporto. Uno dei maggiori vantaggi dell'ML no-code è che permette alle aziende di tutte le dimensioni di implementare ML e AI nelle loro reti senza dover assumere analisti di dati e ingegneri. Il problema è che questo tipo di tecnologia ML è limitata e non sarà in grado di effettuare analisi predittive approfondite.

Si prevede che l'ML non supervisionato e per rinforzo si espanderanno entrambi nel prossimo anno, in parte grazie all'ML no-code.

Con l'evoluzione dell'ML, probabilmente vedremo una crescita di altre tecnologie come la realtà aumentata e il quantum computing. "I modelli di apprendimento automatico possono generare oggetti 3D per app e altri usi nella realtà aumentata", ha scritto Luís Fernando Torres. Inoltre, l'ML avrà un ruolo nel miglioramento della tecnologia di riconoscimento facciale e nelle interazioni con l'AI generativa.

Come detto prima, l'ML avvantaggia il tuo programma complessivo di cybersecurity automatizzando quelle che un tempo erano ingombranti attività manuali. Può individuare minacce che altrimenti passerebbero inosservate e ridurre i falsi positivi.

Ma, come per ogni tecnologia, anche questa comporta dei rischi per la sicurezza. Gli attori delle minacce utilizzano ML e AI per lanciare attacchi avvelenando o fuorviando i dati per indurre il sistema a fornire report falsi. Gli attori delle minacce lo utilizzano per aggirare i sistemi di sicurezza e dirottare la rete.

L'AI e il suo ruolo nella sicurezza sono ciò di cui tutti vogliono parlare oggi, ma i modi in cui l'AI può migliorare i sistemi di sicurezza della tua azienda dipendono dal machine learning. È giunto il momento di tornare alle basi e riconoscere come l'ML si inserisce nel tuo sistema di sicurezza e come addestrarlo al meglio affinché la tua AI sia ancora più efficace.