Содержание
- AI против автоматизации
- Есть ли минусы?
- Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
Источник: CharlieAJA / iStockphoto
вынос:
ИИ ближе, чем вы думаете, и он действительно может внести некоторые радикальные изменения в нашу работу и жизнь.
В наши дни искусственный интеллект (ИИ) является горячей темой для предприятия, поскольку лидеры отрасли рассматривают приложения, начиная от интеллектуальных продуктов и заканчивая самовосстанавливающейся - даже самосознательной - вычислительной инфраструктурой.
Но насколько это реально и сколько стоит научная фантастика? Действительно ли мы на грани продажи нашего человечества классу повелителей роботов? Или технология вообще не приведет к каким-либо значимым изменениям?
Судя по тому, что доступно прямо сейчас и куда направляются тенденции развития, ответ на два последних вопроса - «Нет».
AI против автоматизации
Первое, что нужно понять о сегодняшнем ИИ, это то, что это не просто расширение существующей автоматизации. Традиционная автоматизация может быть использована для того, чтобы машины, устройства и приложения выполняли повторяемые задачи, обычно с постоянной скоростью и согласованным образом. Автоматизация на основе ИИ позволяет запрограммированному объекту сначала адаптироваться и реагировать на широкий спектр стимулов, а затем настраивать свои собственные шаблоны программирования и работы в соответствии с изменяющейся средой. Таким образом, в то время как автоматический роботизированный манипулятор может быть запрограммирован так, чтобы прикреплять определенную панель к определенному типу автомобильной двери бесконечное количество раз, AI-манипулятор может анализировать различные виды панелей и самостоятельно определять, как их прикреплять к разные виды дверей. (Чтобы узнать больше об автоматизации, см. Автоматизация: будущее науки о данных и машинного обучения?)
С точки зрения инфраструктуры предприятия, ИИ является ключом к внедрению цифрового преобразования, которое необходимо для процветания в сервис-ориентированной экономике, говорит Венкат Сринивасан, председатель и исполнительный директор компании по автоматизации Rage Frameworks. AI уже внедряет несколько ключевых возможностей в инфраструктурные операции, используя более лингвистический подход к анализу данных вместо традиционных алгоритмов баз данных. Таким образом, корпоративные системы данных получают возможность понимать данные в их отношении и актуальности для реального мира, что, в свою очередь, позволяет им разобраться в пачках неструктурированных данных, которые хранятся в корпоративных архивах, нетронутыми и забытыми. В то же время он обеспечивает более высокий уровень рассуждений и прослеживаемости, предоставляя операторам и другим интеллектуальным системам возможность углубиться в аналитику и другие процессы, чтобы определить, как и почему принимаются решения.
Но как именно это все отразится на оперативном уровне? Какие виды приложений мы можем ожидать от процессов, управляемых ИИ?
По словам Гила Пресса, управляющего партнера исследовательского консалтинга gPress, два из наиболее глубоких - это распознавание речи и генерация естественного языка. Используя нейронные сети и другие передовые технологии, такие компании, как Google и Amazon, уже продвигают разговорные вычисления в дом через Google Home и Alexa. Таким образом, это лишь вопрос времени, когда эти же технологии внедряются в центр обработки данных, позволяя даже нетехническим пользователям просто спрашивать свои среды данных о том, что им нужно знать, а не печатать, нажимать или вводить. Кроме того, с возможностями самообучения и самокоррекции, которые предоставляет ИИ, вполне вероятно, что жизненный цикл и схемы обновления систем кардинально изменятся - оборудование не будет ухудшаться со временем; это станет лучше с небольшим или никаким человеческим участием. Кроме того, сама среда данных станет более проактивной в своих операциях, предлагая способы оптимизации производительности данных, а не просто реагируя на команды.
Есть ли минусы?
Является ли это видение светлого, блестящего будущего всем, что есть для ИИ на предприятии? Как насчет минусов?
Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.
Конечно, говорит Крис Преймсбергер из eWeek, ИИ должен быть реализован контролируемым, скоординированным образом, как и любая другая технология. На самом деле, многие из ключевых ошибок совпадают с существующими платформами данных, такими как развертывание технологии в поиске решения и неспособность обеспечить автоматизированные процессы, соответствующие бизнес-требованиям. Но ИИ также требует особого внимания, например, признания того факта, что ИИ может давать только те результаты, которые столь же хороши, как и данные, которые он получает. Существует также компромисс между широтой и глубиной, когда дело доходит до ИИ; Любая система, предназначенная для выполнения широкого спектра функций, не сможет углубиться в процессы с высокой степенью детализации, которые повышают производительность. (Подробнее о будущем ИИ см. «Не оглядывайся назад, вот они, впереди! Прогресс искусственного интеллекта».)
И, пожалуй, самое важное: какой бы умной ни была платформа ИИ, ей всегда будет нужен человеческий мозг, чтобы направлять ее.
Так что, хотя это может звучать клише, факт заключается в том, что ИИ действительно находится на грани или переделывает среду данных в нечто похожее на то, что мы видели в научно-фантастических фильмах все эти годы: говорящая, мыслящая среда данных, которая буквально вся вокруг нас, как бортовой компьютер Starship Enterprise.
В этом свете, похоже, нам всем придется привыкнуть к мысли, что предприятие уже не просто набор устройств и программного обеспечения, которое поддерживает наши данные, а быстро реагирующий и высокоэффективный член бизнес-команды.