Nilalaman
- AI vs Automation
- Anumang Downsides?
- Walang Mga bug, Walang Stress - Ang Iyong Hakbang sa Hakbang Patnubay sa Paglikha ng Software na Pagbabago ng Buhay nang Walang Pagsira sa Iyong Buhay
Pinagmulan: CharlieAJA / iStockphoto
Takeaway:
Ang AI ay mas malapit kaysa sa iniisip mo, at ito ay tunay na maaaring magpakilala ng ilang mga radikal na pagbabago sa paraan ng aming trabaho at pamumuhay.
Ang artipisyal na katalinuhan (AI) ay isang mainit na paksa sa negosyo sa mga araw na ito, kasama ang mga pinuno ng industriya na tumitingin sa mga aplikasyon na mula sa mga matalinong produkto hanggang sa pagpapagaling sa sarili - kahit na may kamalayan sa sarili - imprastraktura ng computing.
Ngunit kung gaano ito ay tunay at kung magkano ang science fiction? Tayo ba talaga ang nagbebenta ng ating sangkatauhan sa isang klase ng overlay na robot? O mabibigo ba ang teknolohiya na makabuo ng anumang makabuluhang pagbabago sa lahat?
Ang paghuhusga sa magagamit na ngayon at kung saan pupunta ang mga kalakaran sa pag-unlad, ang sagot sa huling dalawang katanungan ay "Hindi."
AI vs Automation
Ang unang bagay na maunawaan tungkol sa AI ngayon ay hindi lamang ito isang extension ng umiiral na automation. Ang tradisyunal na automation ay maaaring magamit upang makagawa ng mga makina, aparato at aplikasyon na maisasagawa ang mga paulit-ulit na gawain, kadalasan sa pare-pareho ang rate at sa isang pare-pareho na paraan. Pinapayagan ng AI-driven na automation ang naka-program na entidad na unang umangkop at tumugon sa isang malawak na hanay ng mga stimulus at pagkatapos ay ayusin ang sarili nitong mga programming at operating pattern upang umangkop sa pagbabago ng kapaligiran nito. Kaya't habang ang isang awtomatikong robotic braso ay maaaring mai-program upang mailakip ang isang tiyak na panel sa isang tiyak na uri ng pintuan ng kotse sa parehong paraan ng isang walang katapusang bilang ng mga beses, ang isang braso ng AI ay maaaring pag-aralan ang iba't ibang uri ng mga panel at malaman kung paano ito ilakip ang mga ito sa iba't ibang uri ng mga pintuan. (Upang malaman ang higit pa tungkol sa automation, tingnan ang Automation: Ang Hinaharap ng Data Science at Machine Learning?)
Sa mga tuntunin ng imprastraktura ng negosyo, ang AI ang susi sa pagpapatupad ng digital na pagbabago na kinakailangan upang umunlad sa isang ekonomiya na nakatuon sa serbisyo, sabi ni Venkat Srinivasan, chairman at CEO ng automation firm na Rage Frameworks. Ipinakikilala na ng AI ang ilang mga pangunahing kakayahan sa mga operasyon sa imprastraktura gamit ang isang mas linguistic na diskarte sa pagsusuri ng data sa lugar ng tradisyunal na mga algorithm ng database. Sa ganitong paraan, ang mga system ng data ng enterprise ay nakakakuha ng kakayahang maunawaan ang data sa koneksyon at kaugnayan nito sa totoong mundo, na kung saan ay pinapayagan silang magkaroon ng kamalayan ng mga reams ng hindi nakaayos na data na nakaupo sa mga archive ng negosyo na hindi nasusubaybayan at nakalimutan. Kasabay nito, pinapayagan nito ang isang mas mataas na antas ng pangangatuwiran at pagiging epektibo, na nagbibigay sa mga operator ng tao at iba pang mga intelihenteng sistema ng kakayahang mag-drill down sa analytics at iba pang mga proseso upang matukoy kung paano at kung bakit ginagawa ang mga pagpapasya.
Ngunit paano, eksakto, ito ba ay maglaro sa isang antas ng pagpapatakbo? Anong mga uri ng application ang maaari nating asahan mula sa mga proseso na hinihimok ng AI?
Ayon kay Gil Press, ang pamamahala ng kasosyo sa gPress consultant ng pananaliksik, dalawa sa mga mas malalim ay pagkilala sa pagsasalita at likas na henerasyon ng wika. Ang paggamit ng mga neural network at iba pang mga advanced na teknolohiya, ang mga kumpanya tulad ng Google at Amazon ay nagtutulak sa pag-uusap sa pag-uusap sa bahay sa pamamagitan ng Google Home at Alexa. Ilan lamang ang oras, kung gayon, ang parehong mga teknolohiyang ito ay sumalakay sa sentro ng data, na pinahihintulutan kahit ang mga hindi gumagamit ng teknikal na tanungin ang kanilang mga kapaligiran ng data kung ano ang kailangan nilang malaman kaysa sa pag-type, pag-click o pag-click. Gayundin, sa pamamagitan ng pag-aaral sa sarili, mga kakayahan sa pagwawasto sa sarili na dinadala ng AI sa talahanayan, malamang na ang mga sistema ng siklo ng buhay at mga pattern ng pag-upgrade ay magbabago nang labis - ang mga kagamitan ay hindi mawawalan ng pag-asa; makakakuha ito ng mas mahusay na kaunti o walang pagkakasangkot ng tao. Gayundin, ang kapaligiran ng data mismo ay magiging mas aktibo sa mga operasyon nito, na gagawa ng mga mungkahi kung paano i-optimize ang pagganap ng data, hindi lamang pagtugon sa mga utos.
Anumang Downsides?
Ang pananaw na ito ng isang maliwanag, makintab na hinaharap lahat ay mayroon ding AI sa negosyo noon? Kumusta naman ang pagbaba?
Walang Mga bug, Walang Stress - Ang Iyong Hakbang sa Hakbang Patnubay sa Paglikha ng Software na Pagbabago ng Buhay nang Walang Pagsira sa Iyong Buhay
Hindi mo mapagbuti ang iyong mga kasanayan sa pagprograma kapag walang nagmamalasakit sa kalidad ng software.
Upang matiyak, sabi ni Chris Preimesberger ng eWeek, ang AI ay kailangang ipatupad sa isang kinokontrol, na nakaayos na fashion, tulad ng anumang iba pang teknolohiya. Sa katunayan, marami sa mga mahahalagang pitfalls ay pareho sa mga umiiral na mga platform ng data, tulad ng paggamit ng isang teknolohiya sa paghahanap ng isang solusyon at hindi pagtiyak na matiyak ang mga awtomatikong proseso ay germane sa mga kinakailangan sa negosyo. Ngunit nangangailangan din ang AI ng ilang espesyal na pansin, tulad ng pagkilala sa katotohanan na ang AI ay maaari lamang maghatid ng mga resulta na kasing ganda ng data na natanggap nito. Mayroon ding isang trade-off sa pagitan ng lapad at lalim pagdating sa AI; anumang system na idinisenyo upang matugunan ang isang malawak na hanay ng mga pag-andar ay hindi magagawang mag-drill pababa sa mga napakababang mga proseso na nagtutulak ng produktibo. (Para sa higit pa sa hinaharap ng AI, tingnan ang Huwag Tumingin sa Likod, Dito Pa Sila Darating! Ang Pagsulong ng Artipisyal na Katalinuhan.)
At marahil ang pinakamahalaga sa lahat: gaano man ang "matalino" na isang platform ng AI, palaging kakailanganin ang utak ng tao upang gabayan ito.
Kaya't kahit na maaaring tunog ng cliché, ang katotohanan ay ang AI ay tunay na nasa gilid o muling paggawa ng data ng kapaligiran sa isang bagay na katulad sa nakita natin sa mga pelikula sa sci-fi sa mga nakaraang taon: isang pakikipag-usap, pag-iisip ng kapaligiran ng data na literal lahat sa paligid namin, tulad ng onboard computer ng Starship Enterprise.
Sa kadahilanang ito, tila kailangan nating masanay sa ideya na ang negosyo ay hindi lamang isang koleksyon ng mga aparato at software na sumusuporta sa aming data, ngunit isang matugunin at lubos na epektibo na miyembro ng pangkat ng negosyo.