Często zadawane pytania

Odpowiedzi na często zadawane pytania dotyczące tego produktu.

Według słownika Oxford Dictionary sztuczna inteligencja to „teoria i rozwój systemów komputerowych, które są w stanie wykonywać zadania wymagające ludzkiej inteligencji, takie jak percepcja wizualna, rozpoznawanie mowy, podejmowanie decyzji i tłumaczenie na inny język”.

Sztuczna inteligencja (AI) polega na doskonaleniu komputerów, tak by mogły doścignąć lub prześcignąć różne formy ludzkiej inteligencji, naśladując ludzką umiejętność odkrywania, wnioskowania i rozumowania.

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji i informatyki, która wywodzi się ze statystyki i optymalizacji matematycznej. Uczenie maszynowe obejmuje techniki uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, które mają zastosowanie w prognozowaniu, analizowaniu i eksploracji danych.

Uczenie maszynowe może być (i często jest) stosowane niezależnie od innych technologii kognitywnych lub opartych na sztucznej inteligencji (AI). W rzeczywistości jest to najczęściej spotykany dziś rodzaj „sztucznej inteligencji”. Wiele algorytmów i technik uczenia maszynowego jest już dziś stosowanych w różnych rozwiązaniach do wyszukiwania w danych wzorców i anomalii.

Głębokie uczenie to nowy zestaw metod, które diametralnie zmieniają uczenie maszynowe. Głębokie uczenie nie jest algorytmem jako takim, a raczej rodziną algorytmów, które wykorzystują sieci głębokie i uczenie nienadzorowane.

Przetwarzanie kognitywne to gałąź sztucznej inteligencji, która opiera się na sieciach neuronowych i głębokim uczeniu. Wykorzystuje ono osiągnięcia kognitywistyki do tworzenia systemów, które symulują ludzkie procesy myślowe.

Zamiast opierać się na pojedynczym zestawie technologii przetwarzanie kognitywne obejmuje kilka dyscyplin, w tym uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, wizję i interakcję między człowiekiem a komputerem. Spośród tych obszarów przetwarzanie kognitywne jest ukierunkowane najbardziej na przetwarzanie języka naturalnego.

Systemy takie nie są tylko zaprogramowane, ale też uczą się i wyciągają wnioski z interakcji z użytkownikami, a także ze swoich doświadczeń w pracy w danym środowisku.

Watson to opracowana przez IBM platforma sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i przetwarzania kognitywnego. Oferuje wiele różnych technologii sztucznej inteligencji, które przetwarzają informacje ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane z rozmaitych źródeł, rozumieją ich znaczenia, a także dodają je do swojego zbioru wiedzy (tzw. korpusu), by wykorzystywać je później.

Analizy predykcyjne służą do wydobywania informacji z danych przy użyciu różnych technik — od eksploracji danych przez statystykę, modelowanie, uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję po analizę aktualnych danych — które pozwalają na tworzenie prognoz na temat nieznanych zdarzeń w przyszłości.

Termin sztuczna inteligencja był używany do nadawania rozgłosu wielu rzeczom, co rozszerzyło jego definicję. Niektóre nadzieje pokładane w sztucznej inteligencji udało się już spełnić, inne pozostają wciąż w fazie badań. Zamiast patrzeć na sztuczną inteligencję (AI) jako na jedną funkcję, lepiej wyobrazić ją sobie jako zestaw powiązanych ze sobą technologii.

IBM włącza teraz sztuczną inteligencję i technologie kognitywne do cyberzabezpieczeń, by umożliwić organizacjom szybsze identyfikowanie zagrożeń i reagowanie na nie. Korpus rozwiązania Watson for Cyber Security zawiera 2 miliardy zaimportowanych dokumentów, a każdego dnia są do niego wprowadzane tysiące nowych.

Nie. Zadaniem AI jest rozszerzać ludzką inteligencję, a nie ją zastępować. Możliwości technologii kognitywnych są nadal znacząco ograniczone, zwłaszcza w wypadku podejmowania decyzji wymagających wzięcia pod uwagę czynników, których nie można wyrazić w formie algorytmów.

Radzimy oglądać mniej filmów science fiction.

Każdą technologię można wykorzystać do złych celów. Wiemy, że „źli” ludzie są zainteresowani wykorzystaniem sztucznej inteligencji, ale w tej chwili znacząco ich wyprzedzamy. Sztuczna inteligencja to tylko narzędzie, które może służyć do robienia zarówno rzeczy dobrych, jak i złych.

Tak. Klienci IBM, którzy korzystają z rozwiązania QRadar Advisor with Watson, odnotowują zazwyczaj poprawę poziomu bezpieczeństwa, ponieważ są w stanie przeprowadzać dochodzenia w sposób szybszy, dokładniejszy i spójniejszy.

Dowiedz się więcej

Kup teraz i postaw pierwszy krok