Obsah
- AI vs automatizace
- Nějaké nevýhody?
- Žádné chyby, žádný stres - Váš průvodce krok za krokem k vytváření softwaru pro změnu života, aniž by došlo ke zničení vašeho života
Zdroj: CharlieAJA / iStockphoto
Odnést:
AI je blíž, než si myslíte, a to skutečně může přinést některé radikální změny ve způsobu, jakým pracujeme a žijeme.
Umělá inteligence (AI) je v současnosti v podniku horkým tématem. Vedoucí představitelé průmyslu se dívají na aplikace od inteligentních produktů po samoléčení - dokonce sebevědomí - výpočetní infrastruktury.
Ale kolik z toho je skutečné a kolik je sci-fi? Jsme opravdu na pokraji vyprodání naší lidskosti třídě robotických vládců? Nebo tato technologie nepovede k žádným smysluplným změnám?
Podle toho, co je nyní k dispozici a kde vývojové trendy směřují, je odpověď na poslední dvě otázky „Ne“.
AI vs automatizace
První věcí, kterou je třeba v dnešní AI pochopit, je to, že nejde pouze o rozšíření stávající automatizace. Tradiční automatizaci lze použít k tomu, aby stroje, zařízení a aplikace prováděly opakovatelné úkoly, obvykle rovnoměrně a konzistentně. Automatizace řízená umělou inteligencí umožňuje naprogramované entitě nejprve se přizpůsobit a reagovat na širokou škálu podnětů a poté upravit své vlastní programovací a provozní vzorce tak, aby vyhovovaly měnícímu se prostředí. Takže zatímco automatizované robotické rameno může být naprogramováno tak, aby připojilo určitý panel k určitému druhu dveří automobilu stejným způsobem neomezeně, může rameno AI analyzovat různé druhy panelů a samo o sobě zjistit, jak je připojit k různé druhy dveří. (Další informace o automatizaci naleznete v části Automatizace: Budoucnost vědy o datech a strojové učení?)
Pokud jde o podnikovou infrastrukturu, AI je klíčem k implementaci digitální transformace, která je nezbytná pro prosperitu v ekonomice orientované na služby, říká Venkat Srinivasan, předseda představenstva a generální ředitel automatizační firmy Rage Frameworks. AI již zavádí několik klíčových schopností do infrastrukturních operací pomocí lingvistického přístupu k analýze dat namísto tradičních databázových algoritmů. Tímto způsobem získají podnikové datové systémy schopnost porozumět datům v jejich kontextu a relevantnosti pro reálný svět, což jim zase umožňuje pochopit, co se nestrukturovaných dat nachází v podnikových archivech nedotčených a zapomenutých. Současně umožňuje vyšší úroveň uvažování a sledovatelnosti, což umožňuje lidským operátorům a dalším inteligentním systémům procházet analytické a jiné procesy a určit, jak a proč se rozhodují.
Ale jak přesně se to všechno odehraje na operační úrovni? Jaké druhy aplikací můžeme očekávat od procesů řízených umělou inteligencí?
Podle Gil Press, řídícího partnera ve výzkumném poradenství gPress, dva z nejvýznamnějších jsou rozpoznávání řeči a tvorba přirozeného jazyka. Společnosti jako Google a Amazon již pomocí neuronových sítí a dalších pokročilých technologií tlačí konverzační výpočetní techniku do domácnosti prostřednictvím Google Home a Alexa. Je tedy jen otázkou času, zda tyto stejné technologie vtrhnou do datového centra a umožní i netechnickým uživatelům jednoduše se zeptat na svá datová prostředí, co potřebují vědět, spíše než psát, klikat nebo ing. Rovněž je pravděpodobné, že se samoučícími se schopnostmi samočinného opravování, které AI přináší ke stolu, dramaticky změní životní cyklus a modely upgradu - zařízení se časem nezhorší; to se zlepší s malým nebo žádným zapojením člověka. Rovněž samotné datové prostředí bude ve svých operacích aktivnější a bude navrhovat, jak optimalizovat výkon dat, nejen reagovat na příkazy.
Nějaké nevýhody?
Je tedy tato vize jasné, lesklé budoucnosti vše, co v AI v podniku existuje? A co nevýhody?
Žádné chyby, žádný stres - Váš průvodce krok za krokem k vytváření softwaru pro změnu života, aniž by došlo ke zničení vašeho života
Nemůžete zlepšit své programovací schopnosti, když se nikdo nestará o kvalitu softwaru.
Jistě, říká Chris Preimesberger eWeek, AI bude muset být implementována kontrolovaným, koordinovaným způsobem, stejně jako jakákoli jiná technologie. Ve skutečnosti je řada klíčových úskalí stejná jako u stávajících datových platforem, jako je nasazení technologie při hledání řešení a nezajištění, že automatizované procesy jsou klíčové pro obchodní požadavky. Ale AI také vyžaduje zvláštní pozornost, jako je uznání skutečnosti, že AI může přinést pouze výsledky, které jsou stejně dobré jako data, která obdrží. Pokud jde o AI, existuje také kompromis mezi šířkou a hloubkou; žádný systém, který je navržen tak, aby se zaměřil na širokou škálu funkcí, se nebude moci podrobně věnovat vysoce granulárním procesům, které zvyšují produktivitu. (Pro více informací o budoucnosti AI, viz Nedívej se zpět, Tady přicházejí! Advance of Artificial Intelligence.)
A pravděpodobně nejdůležitější ze všeho: bez ohledu na to, jak inteligentní se AI platforma stává, vždy ji bude potřebovat lidský mozek.
Takže i když to může znít klišé, faktem je, že AI je skutečně na pokraji nebo předělá datové prostředí něčemu podobnému tomu, co jsme viděli ve sci-fi filmech po celá ta léta: mluvící, myslící datové prostředí, které je doslova vše kolem nás, jako palubní počítač Starship Enterprise.
V této souvislosti se zdá, že si všichni budeme muset zvyknout na to, že podnik již není jen sbírkou zařízení a softwaru, která podporuje naše data, ale citlivým a vysoce efektivním členem obchodního týmu.