Niespodzianka: sztuczna inteligencja to wciąż automatyzacja

W ostatnich latach terminy „sztuczna inteligencja” (AI) i „automatyzacja” stały się wszechobecne w dyskusjach na temat postępu technologicznego. Jednak krytyczne badanie ujawnia, że ​​to, co często jest oznaczone jako AI, jest w rzeczywistości wyrafinowana automatyzacja. Ten artykuł zagłębia się w rozróżnienia między sztuczną inteligencją a automatyzacją, ich obecnymi aplikacjami oraz konsekwencjami dla przyszłości technologii.

Zrozumienie automatyzacji i sztucznej inteligencji

Co to jest automatyzacja?

Automatyzacja odnosi się do wykorzystania technologii do wykonywania zadań bez interwencji człowieka. Polega na tworzeniu systemów, które mogą wykonywać predefiniowane procesy wydajnie i konsekwentnie. Przykłady obejmują linie montażowe w produkcji, w których maszyny wykonują powtarzające się zadania oraz skrypty oprogramowania, które obsługują wprowadzanie danych w aplikacjach biznesowych.

Czym jest sztuczna inteligencja?

Z drugiej strony sztuczna inteligencja polega na tworzeniu systemów, które mogą wykonywać zadania, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji. Obejmuje to uczenie się z doświadczenia, zrozumienie języka naturalnego, rozpoznawanie wzorców i podejmowanie decyzji. Systemy AI mają na celu dostosowanie się do nowych informacji i poprawy ich wydajności w czasie.

Nakładanie się AI i automatyzacji

Chociaż sztuczna inteligencja i automatyzacja są odrębnymi pojęciami, często się pokrywają. Automatyzację może być wzmocniona przez sztuczną inteligencję w celu obsługi bardziej złożonych zadań. Na przykład automatyzacja procesów robotycznych (RPA) można połączyć z AI w celu obsługi zadań wymagających podejmowania decyzji w oparciu o nieustrukturyzowane dane. Ta kombinacja jest określana jako inteligentna automatyzacja. (en.wikipedia.org)

Aktualne aplikacje AI i automatyzacja

produkcja i przemysł

W produkcji od dziesięcioleci stosuje się automatyzację w celu poprawy wydajności i zmniejszenia błędów ludzkich. Wprowadzenie AI dodatkowo zwiększyło te procesy, umożliwiając maszynom uczenie się na podstawie danych i optymalizację harmonogramów produkcji. Na przykład algorytmy AI mogą przewidzieć awarie sprzętu, umożliwiając proaktywną konserwację i minimalizowanie przestojów.

opieka zdrowotna

W opiece zdrowotnej automatyzacja usprawnia zadania administracyjne, takie jak harmonogram i rozliczenie. AI jest coraz częściej stosowany do celów diagnostycznych, analizując obrazy medyczne w celu wykrywania stanów takich jak rak. Jednak te systemy AI są szkolone w dużych zestawach danych i działają w ramach predefiniowanych parametrów, co czyni je wyrafinowanymi formami automatyzacji, a nie prawdziwej inteligencji.

Obsługa klienta

Obsługa klienta odnotowała znaczącą zmianę wraz z wprowadzeniem chatbotów i wirtualnych asystentów. Te narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą obsługiwać szeroką gamę zapytań klientów, zapewniając natychmiastowe reakcje i uwalniając ludzkich agentów w celu uzyskania bardziej złożonych problemów. Pomimo zaawansowanych możliwości, systemy te polegają na predefiniowanych skryptach i modelach uczenia maszynowego, kategoryzując je jako zaawansowaną automatyzację.

Iluzja sztucznej inteligencji ogólnej

Powszechnym nieporozumieniem jest to, że systemy AI są na skraju osiągnięcia sztucznej inteligencji ogólnej (AGI), w której maszyny mają zdolność rozumienia, uczenia się i stosowania wiedzy w sposób podobny do ludzi. Jednak obecne systemy AI są ograniczone do wąskich zadań i nie mają ogólnych umiejętności rozumowania charakterystycznych dla ludzkiej inteligencji. Jak stwierdził badacz AI, Yann Lecun: „Z łatwością oszukujemy myślenie, że są inteligentni ze względu na swoją płynność w języku, ale tak naprawdę ich zrozumienie rzeczywistości jest bardzo powierzchowne”. (mindmatters.ai)

przyszłość sztucznej inteligencji i automatyzacja

Zwiększenie automatyzacji za pomocą AI

Oczekuje się, że integracja sztucznej inteligencji z procesami automatyzacji będzie kontynuowana, co prowadzi do bardziej wydajnych i elastycznych systemów. Ta synergia może skutkować automatyzacją, która nie tylko wykonuje zadania, ale także uczy się z danych w celu poprawy jego wydajności w czasie. Na przykład AI może umożliwić zautomatyzowanym systemom dostosowanie się do zmian w środowiskach produkcyjnych lub zachowaniach klientów bez wyraźnego przeprogramowania.

Rozważania etyczne

Ponieważ systemy automatyzacji stają się bardziej wyrafinowane, względy etyczne stają się coraz ważniejsze. Należy rozwiązać takie kwestie, jak przemieszczenie pracy, prywatność danych i przejrzystość decyzyjna, aby zapewnić, że korzyści płynące z automatyzacji AI-wzmocnionej są realizowane odpowiedzialnie.

Wniosek

Podczas gdy urok sztucznej inteligencji często przywołuje obrazy czujących maszyn, rzeczywistość jest taka, że ​​większość dzisiejszych aplikacji AI to wyrafinowane formy automatyzacji. Zrozumienie tego rozróżnienia ma kluczowe znaczenie dla ustalania realistycznych oczekiwań i odpowiedzialnej integracji tych technologii z różnymi sektorami.

Aby głębsze zbadanie ograniczeń i potencjału AI, rozważ odczytanie „Superinteligent AI to wciąż mit”. (mindmatters.ai)

Aby być informowanym o najnowszych osiągnięciach w sztucznej inteligencji i automatyzacji, odwiedź stronę Mind Matters. (mindmatters.ai)