Scopri come IBM Watson ha fatto progredire l'AI per le aziende
La ricerca di IBM in AI risale agli anni Cinquanta e comprende pietre miliari come il supercomputer Deep Blue che ha sconfitto il grande maestro di scacchi Garry Kasparov. Nel 2011, IBM Watson ha sconfitto Brad Rutter e Ken Jennings nella sfida di Jeopardy! Challenge. Per trovare e capire gli indizi nelle domande, Watson ha confrontato le possibili risposte classificando la sua fiducia nella loro accuratezza e ha risposto, il tutto in meno di tre secondi.
Watson ha acceso la curiosità per le "macchine in grado di pensare" e ha esteso le possibilità di applicazione dell'AI in ambito aziendale. I clienti di settori che vanno dai servizi finanziari al retail utilizzano Watson per sbloccare nuovi insight, aumentare la produttività e offrire una migliore esperienza del cliente. IBM, avvalendosi dei progressi delle tecnologie Watson principali, oggi ha sviluppato una piattaforma di AI e dati di nuova generazione oltre a una serie di assistenti AI con watsonx.
IBM Research ha iniziato a lavorare alla grande sfida di sviluppare un sistema informatico in grado di competere con i campioni del gioco Jeopardy! Solo quattro anni dopo, nel 2011, il sistema di risposta alle domande a dominio aperto denominato Watson ha battuto a Jeopardy! i due giocatori più quotati in una sfida a Double trasmessa a livello nazionale!
La tecnologia IBM Watson è diventata disponibile come piattaforma di sviluppo nel cloud. Il passaggio ha stimolato l'innovazione e alimentato un nuovo ecosistema di fornitori di applicazioni software aziendali, spaziando dalle start-up alle imprese emergenti sostenute da venture capital, fino agli operatori affermati.
I team di IBM Watson Natural Language Processing (NLP) di tutto il mondo hanno intrapreso un percorso di riutilizzo, portando l'NLP di IBM in un unico stack unificato, in modo che ogni prodotto e applicazione AI potesse beneficiare della migliore innovazione offerta da IBM.
IBM Watson Assistant ha rilasciato una versione beta di un nuovo modello di rilevamento degli intenti. L'intento, la prima linea di qualsiasi interfaccia di conversazione come i chatbot, deve riconoscere e classificare accuratamente l'intento dell'utente. Combinando le tradizionali tecniche di machine learning, transfer learning e deep learning, IBM Watson Assistant si è rivelato più veloce e preciso, con una minore necessità di addestramento.
Nel 2023 IBM ha annunciato la piattaforma watsonx, che consente ai partner di addestrare, adattare e distribuire modelli con funzionalità di AI generativa e machine learning. In fase di sviluppo da tre anni, IBM ha progettato watsonx per gestire il ciclo di vita dei foundation model che sono alla base delle funzionalità dell'AI generativa e della creazione e la messa a punto dei modelli di machine learning.
Addestra, convalida, ottimizza e distribuisci foundation e machine learning model.
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Dai a tutti i membri dell'organizzazione la possibilità di creare e implementare agenti virtuali basati sull'AI senza scrivere una riga di codice.
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