人工智能就是高阶版的自动化?这篇文章告诉你二者的本质区别(自动化是不是人工智能)

时间:2023-05-20 08:22:54来源:网络整理
导读在现实生活中,自动化和人工智能经常被人们不加区别的混用。但事实上,人工智能和自动化之间还是有非常大区别的。虽然自动化设备也是可以基于人工智能而建立的,但并不代表

在现实生活中,人工化和人工智能常常被人们乱用。 当我们想到这两个词时,我们经常会形容机器人和其他可以帮助我们提高效率的工具:无论是制造车辆的工业机器人,还是室外的烟雾传感器,都在帮助我们生活得更方便。 但实际上,人工智能和人工化还是有很大区别的。

就像苹果和香蕉、DVD和VCR、电影2001中的HAL和星球大战中主角使用的笔记本一样,很多时候我们混淆了人工智能和人工化的关系。 事实上,人工设备也可以基于人工智能来打造,但这并不意味着它们是同一个概念。

为了简洁起见,我们将许多复杂的概念和两者之间的关系浓缩为:

手册是遵循预先设定的编程规则的软件; 人工智能旨在模拟人类的思维和行为。

听起来远不止于此? 事实上,大多数人并不十分理解这意味着什么。 研究发现,大约四分之一的 Siri 用户不知道他们的语音助手是基于 AI 开发的,而对于其他应用程序,知道该应用程序是由 AI 驱动的用户比例就更少了。 这一现象表明,公众对人工智能的认识和应用还有待提高。

手动的

在明天的社会中,人工系统无处不在。 它们帮助人们处理他们发送和接收的数十亿封电子邮件,使用移动应用程序打开您家中的电视、空调和暖气,并帮助您管理日程安排和安排工作。

所有这些人工化都有一个明显的特点:让机器代替人去重复单调的重复性劳动,腾出人的时间去做更重要的事情。 让社会显得更有效率,降低商业成本,提高工作效率。

听起来很像人工智能? 不是吗?

虽然手动机器与人工智能最关键、最大的区别在于,手动机器是由人类预先设定的手动配置来驱动和行动的。 很多时候这只是为了让它听起来更好,即使您所做的只是将手动过程嵌入到您的工作流程中。 在手动化的上下文中自动化是不是人工智能,如果满足条件X,则执行Y。我们在系统中预先定义了Y在X条件下的执行方式。

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如果老板可以雇用一个听话、从不请病假并且每次都能完美完成工作的员工会怎样? 这是几乎所有行业都像手工化一样张开双臂的诱因! 当今世界,各行各业都离不开人工自动化。

毕竟,手动化本质上是足够智能的机器和系统(软件和硬件),可以准确高效地执行命令。

人工智能

你有没有想过机器人会在三天内毁灭人类(至少在电影中是这样)。 这是人们眼中AI的一种存在。 事实上,他们会为自己着想。 虽然AI可以用下面的定义来描述:一种可以模仿人类思维、语言和行为的技术!

将人工智能理解为只能执行任务的程序未免太自私了,这不是人工智能的任务。 AI真正需要做的是像人一样去寻找事物背后的规律,像人一样从经验中学习,像人一样根据情况选择合适的反应来应对。

毕马威报告强调,人工智能从机器学习开始自动化是不是人工智能,赋予计算机无需复杂程序即可高效学习的能力,并将智能人工化引入商业世界的方方面面:

只需将时间、商户、地点、价格、交易的合法性等信用卡交易记录呈现给机器,机器学习系统就可以发现规律,预测欺诈交易。 随着交易数据的减少,系统的预测性能更好,帮助系统防患于未然!

我们需要做的不是像你我一样简单复制一个系统,而是创造一个超乎你想象的强大智能系统。

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但在我们想象 AI 系统之前,您需要了解 AI 实际上很强大,但也有一系列缺点。 它不仅受学习率的影响,而且没有专门的程序来检查它的学习情况。 让我们回顾一下 Google 的 AI 聊天机器人在 24 小时内被 Twitter 内容教坏的故事,使其成为一个种族主义故事!

人工化和人工智能之间的真正区别

我们想一想,是什么在驱动人工系统和人工智能的同时,又在驱动商业活动? 数据! 是的,最重要的是数据。 人工系统负责收集数据,而AI系统负责理解数据!

ServiceNow 的一项研究表明,在收入下降超过 20% 的公司中,平均有 61% 实施了人工自动化,而在盈亏平衡或巨额亏损的公司中,只有 35% 实施了人工自动化。 事实上,影响公司运营的情况有很多,但与人工自动化结合可以提高生产力,改善业务效果,并促使员工更加专注于公司不断扩大的业务。 但归根结底,一切都是数据,人工机器对数据的重要性不言而喻。

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通过收集和理解数据,公司可以做出更好的业务决策。 现在,收集和处理数据的方式从根本上改变了我们开展业务的方式。 埃森哲的报告给出了更有力的说法:

数据驱动模型、数据处理和理解能力的涌现正在塑造许多行业,并将继续革新更多行业。 数据驱动的方式将为市场提供新的机会,具有以下特征的市场将能够借助数据驱动实现爆发式下跌:

这就是我们看待人工和人工智能的核心区别:人工收集数据; 而人工智能系统负责理解数据。 我们面临着两个完全不同但又完全互补的系统。

想象一下,未来的我们会有多强大,无论是个人、行业,还是整个人类,都可以通过人工机器收集海量数据,通过智能系统感知信息和模式。 有了他们的帮助,我们的未来将远超我们的想象!

而这一切才刚刚开始。

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