AI VS Automation: понимание ключевых различий и их влияния
В нашу высокоскоростную эру быстрого и яростного цифрового образа жизни термины «автоматизация» и «искусственный интеллект (ИИ)» являются драйверами. Хотя на первый взгляд они, по -видимому, говорят о одних и тех же вещах, которые делают вещи с небольшим вмешательством человека, они на самом деле являются различными технологиями и имеют разные работы и воздействия.
Знание основных различий между автоматизацией и ИИ жизненно важно, особенно в том, что предприятия и общество становятся все более зависимыми от них. В этой статье обсуждается разница между автоматизацией и искусственный интеллектпроблемы и приложения для отраслей и сотрудников.
Что такое автоматизация?
Автоматизация означает применение технологии для выполнения задач с небольшим или без вмешательства человека. Общая цель автоматизации – создать эффективность, последовательность и скорость. Благодаря автоматизации мы можем определенные процедуры, правила или процессы, которые выполняются оборудованием без необходимости «мыслить» или «учиться».
Типы автоматизации
- Фиксированная или жесткая автоматизация: Применяется в производстве, он чрезвычайно структурирован, повторяющаяся работа с минимальными вариациями.
- Программируемая автоматизация: Применяемые к производству партии, машины перепрограммируются для выполнения множества различных задач.
- Гибкая или мягкая автоматизация: Обеспечивает большую гибкость, обычно у роботов или машин, переключенных от задачи к заданию с небольшим количеством настройки.
- Автоматизация бизнес -процессов (BPA): Используется в кибер -мире для выполнения повторяющихся задач, таких как ввод данных, планирование и мониторинг системы.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллектоднако, является моделированием человеческого интеллекта на машинах. ИИ позволяет системам учиться через опыт, адаптировать и принимать решения на основе сложных алгоритмов вместо предварительно запрограммированных правил.
Основные возможности ИИ
- Машинное обучение (ML): Позволяет системам учиться со временем из опыта.
- Обработка естественного языка (NLP): Позволяет машинах читать и писать натуральные языки.
- Компьютерное зрение: Позволяет машинах читать и реагировать на визуальный ввод.
- RPA (автоматизация роботизированных процессов): Разрешает автономные операции на основе правил и выбор в физическом мире.
В то время как автоматизация становится только для того, чтобы делать что-то в соответствии с правилом, ИИ может справиться с неопределенностью, решать проблемы и даже имитировать такое высокое мышление, как проблемы обучения и решения.
Реальные приложения ИИ и автоматизации
Автоматизация на практике
- Производство: роботы, автоматизированные конвейерные ленты и проверки качества.
- Финансы: автоматическое обнаружение мошенничества и обработка транзакций.
- Розничная торговля: автоматическое программное обеспечение для восстановления и проверки.
- ИТ -операции: мониторинг сервера, инфраструктура резервного копирования и развертывание программного обеспечения.
ИИ на практике
- Здравоохранение: прогнозирующее понимание ухода за пациентами, диагностические инструменты на основе искусственного интеллекта.
- Финансы: анализ настроений клиентов, модели кредитного риска, алгоритмическая торговля.
- Маркетинг: рекомендации, таргетинг рекламы, сегментация клиентов.
- Транспорт: автономные автомобили и логистическое планирование на основе искусственного интеллекта.
Автоматизация против ИИ: влияние на отрасли промышленности
Производство
- Воздействие автоматизации: повышение производительности и снижение затрат на рабочую силу из -за оптимизированных производственных линий.
- Влияние ИИ: прогнозирующее обслуживание, контроль качества на основе компьютерного зрения и оптимизированные цепочки поставок.
Здравоохранение
- Влияние автоматизации: автоматическое планирование встреч, выставления счетов и автоматического обновления записей пациентов.
- Влияние ИИ: диагностическая визуализация, виртуальные помощники здравоохранения, персонализированные планы лечения.
Розничная торговля
- Влияние автоматизации: инвентарь, проверка.
- Влияние ИИ: динамическое ценообразование, анализ поведения клиентов, виртуальные покупки.
Проблемы принятия ИИ и автоматизации
Страх замены занятости
Поскольку автоматизация и ИИ выполняют повторяющиеся рабочие места, многие рабочие места, особенно в таких секторах, как производство и розничная торговля, исчезают. Это поддерживает больший стресс на низкоквалифицированных работников и может расширить разрыв между бедными и богатыми.
Наблюдение и конфиденциальность данных
ИИ нужны большие объемы данных для оптимальной работы, но получение всех этих данных представляет прямую угрозу для конфиденциальности. Такие инструменты, как распознавание лиц, могут отслеживать людей без их разрешения, превышать основные права и свободы, если они нерегулируются.
Прозрачность и подотчетность
ИИ решает черные процессы, но даже для тех, кто его создает. Однако, когда что -то идет не так, как неверный медицинский диагноз, неясно, кто несет ответственность.
Риски безопасности и безопасности
В качестве дел с данными, системы ИИ могут быть взломаны катастрофическими последствиями. Например, автономные транспортные средства могут быть обмануты поддельной информацией, или ИИ может использоваться в кибератаках. Сильная защита должна быть построена, чтобы сделать эти системы безопасными и безопасными.
Чрезмерная зависимость и потеря навыков
Поскольку мы все больше зависим от ИИ принимать обычные решения, есть шанс, что мы начнем потерять свои собственные возможности. Если мы позволим машинам размышлять за нас, мы будем забывать, как принимать решения, решать проблемы или даже выполнять нашу работу без них без них.
Будущее: синергия, а не замена
Истинный потенциал-это не или или, автоматизация против ИИ, но овладеть тем, как их использовать вместе. Используется правильно:
- Автоматизация может обрабатывать повторяющуюся, обычную работу.
- ИИ может привнести интеллект и отзывчивость.
- Люди могут сосредоточиться на стратегии, творчестве и эмпатии.
Эти компании, которые используют эту синергию, смогут инновация, конкурировать и создавать сильное будущее.
Стоимость развития ИИ
Расходы на строительство ИИ могут быть непомерно высокими, вот некоторые причины, по которым это так дорого:
1. Исследования и разработка
Дорожно нанимать квалифицированных исследователей, ученых и инженеров с искусственными данными. Они являются востребованными лицами и получают компенсацию. Лучший талант ИИ обычно приходит от научных кругов или ведущих технологических компаний, поэтому он является конкурентоспособным и обычно дорогим для их набора.
2. Сбор и маркировка данных
Модели ИИ нуждаются в огромных количествах высококачественных данных, из которых можно учиться, особенно для приложений здравоохранения, где данные должны быть тщательно курированы и анонимны. Сбор, очистка и маркировка таких данных является трудоемким, что снижает затраты.
3. Вычислительные ресурсы
Обучение передовым моделям ИИ, такими как крупные языковые модели или компьютерное зрение, требуют огромных вычислительных ресурсов. Это влечет за собой высококлассные графические процессоры или TPU, которые чрезвычайно дорого покупают или арендуйте у облачных поставщиков. Потребляемая энергопотребление также приводит к значительной части текущих эксплуатационных затрат.
4. Инфраструктура и техническое обслуживание
Создание и поддержание инфраструктуры ИИ, включая серверы, хранение, сетевое и мониторинг программного обеспечения, требует долгосрочных инвестиций.
5. Тестирование и меры безопасности
Разработка ИИ включает в себя много тестирования, включая проверку модели, идентификацию смещения и проверки безопасности. Для автомобилей с самостоятельным вождением или медицинской диагностики это тестирование должно быть очень специфичным, иногда в той степени, в которой требуется реальные тесты и одобрение регулирующих органов, и оба являются дорогими.
6. Затраты на правовые и соблюдение требований
Разработка ИИ должна соответствовать нормативным требованиям и соблюдению права в защиту данных (например, GDPR) значительно экономит расходы.
7. Развертывание и масштабирование
Миграция модели ИИ означает адаптация и взаимодействие с другими системами. Масштабирование ИИ до множества регионов, языков или платформ добавляет дополнительные расходы.
Также прочитайте: Сколько стоит искусственный интеллект?
Заключение
ИИ и автоматизация – это драйверы с изменением с неотъемлемыми сильными сторонами и потенциалом. Там, где автоматизация работает по скорости через негибкие, фиксированные принципы, ИИ одарен обучением, ростом и способностями принятия решений. Вместо того, чтобы устанавливать их друг против друга в качестве новых технологий, они лучше помещаются в качестве дополнительных технологий. Они революционизируют способ жизни, работы и существования с миром полностью вместе.
Связаться с USM Business Systems, Лучшая компания по развитию ИИчтобы воплотить свои мечты в реальность.
