Yllätys: Keinotekoinen älykkyys on edelleen vain automaatiota

Viime vuosina termeistä "tekoäly" (AI) ja "automaatio" on tullut kaikkialla keskusteluissa teknologisesta kehityksestä. Kriittinen tutkimus paljastaa kuitenkin, että se, mikä usein merkitään AI: ksi, on itse asiassa hienostunut automaatio. Tämä artikkeli pohtii AI: n ja automaation, niiden nykyisten sovellusten ja tekniikan tulevaisuuden vaikutuksia.

Automaation ja tekoälyn ymmärtäminen

Mikä on automaatio?

Automaatiolla tarkoitetaan tekniikan käyttöä tehtävien suorittamiseen ilman ihmisen puuttumista. Siihen sisältyy järjestelmien luominen, jotka voivat suorittaa ennalta määritettyjä prosesseja tehokkaasti ja johdonmukaisesti. Esimerkkejä ovat kokoonpanolinjat valmistuksessa, joissa koneet suorittavat toistuvia tehtäviä, ja ohjelmistokriptejä, jotka käsittelevät tietojen syöttämistä yrityssovelluksissa.

Mikä on tekoäly?

Keinotekoinen älykkyys puolestaan ​​sisältää järjestelmien luomisen, jotka voivat suorittaa tehtäviä, jotka tyypillisesti vaativat ihmisen älykkyyttä. Tähän sisältyy kokemuksen oppiminen, luonnollisen kielen ymmärtäminen, kuvioiden tunnistaminen ja päätösten tekeminen. AI -järjestelmät on suunniteltu sopeutumaan uuteen tietoon ja parantamaan niiden suorituskykyä ajan myötä.

AI: n ja automaation välillä

Vaikka AI ja automaatio ovat erillisiä käsitteitä, ne ovat usein päällekkäisiä. AI voi parantaa automaatiota monimutkaisempien tehtävien käsittelemiseksi. Esimerkiksi robottiprosessiautomaatio (RPA) voidaan yhdistää AI: n kanssa käsittelemään tehtäviä, jotka vaativat päätöksentekoa rakenteettoman tiedon perusteella. Tätä yhdistelmää kutsutaan älykkääksi automaatioksi. (en.wikipedia.org)

AI: n ja automaation nykyiset sovellukset

Valmistus ja teollisuus

Valmistuksessa automaatiota on käytetty vuosikymmenien ajan tehokkuuden parantamiseksi ja inhimillisten virheiden vähentämiseksi. AI: n käyttöönotto on edelleen parantanut näitä prosesseja antamalla koneet oppia tiedosta ja optimoimaan tuotanto -aikataulut. Esimerkiksi AI -algoritmit voivat ennustaa laitteiden viat, mikä mahdollistaa ennakoivan kunnossapidon ja minimoida seisokkeja.

terveydenhuolto

Terveydenhuollossa automaatio virtaviivaistaa hallinnollisia tehtäviä, kuten aikataulua ja laskutusta. AI: tä käytetään yhä enemmän diagnostisiin tarkoituksiin analysoimalla lääketieteellisiä kuvia syövän kaltaisten sairauksien havaitsemiseksi. Nämä AI -järjestelmät on kuitenkin koulutettu suuriin tietojoukkoihin ja ne toimivat ennalta määritellyissä parametreissa, mikä tekee niistä hienostuneita automaatiomuotoja kuin todellista älykkyyttä.

asiakaspalvelu

Asiakaspalvelu on tapahtunut merkittävästi chatbotien ja virtuaalisten avustajien käyttöönotolla. Nämä AI-ohjatut työkalut voivat käsitellä laajan valikoiman asiakaskyselyjä, tarjoamalla välittömiä vastauksia ja vapauttamaan ihmisen edustajia monimutkaisempiin kysymyksiin. Edistyneistä ominaisuuksistaan ​​huolimatta nämä järjestelmät luottavat ennalta määritettyihin skripteihin ja koneoppimismalleihin luokittelemalla ne edistyneeksi automaatioksi.

Keinotekoisen yleisen älykkyyden illuusio

Yleinen väärinkäsitys on, että AI -järjestelmät ovat keinotekoisen yleisen älykkyyden (AGI) saavuttamisen partaalla, jossa koneilla on kyky ymmärtää, oppia ja soveltaa tietoa ihmisen samanlaisella tavalla. Nykyiset AI -järjestelmät rajoittuvat kuitenkin kapeisiin tehtäviin, ja niistä puuttuu ihmisen älykkyydelle ominaisia ​​yleisiä päättelykykyjä. Kuten AI: n tutkija Yann Lecun totesi: "Meidän on helppo huijata ajattelemaan, että he ovat älykkäitä kielen sujuvuuden vuoksi, mutta heidän ymmärryksensä todellisuudesta on hyvin pinnallista." (mindmatters.ai)

AI: n ja automaation tulevaisuus

Automaation parantaminen AI: lla

AI: n integroinnin automaatioprosesseihin odotetaan jatkuvan, mikä johtaa tehokkaampiin ja mukautuviin järjestelmiin. Tämä synergia voi johtaa automaatioon, joka ei vain suorita tehtäviä, vaan myös oppii tietoista sen suorituskyvyn parantamiseksi ajan myötä. Esimerkiksi AI voi antaa automatisoidut järjestelmät sopeutua muutoksiin tuotantoympäristöissä tai asiakaskäyttäytymisessä ilman nimenomaista uudelleenohjelmointia.

eettiset näkökohdat

Kun automaatiojärjestelmät muuttuvat hienostuneemmiksi, eettiset näkökohdat muuttuvat yhä tärkeämmäksi. Aiheet, kuten työn siirtymät, tiedonsuoja ja päätöksenteon läpinäkyvyys, on puututtava sen varmistamiseksi, että AI-parantuneen automaation edut toteutetaan vastuullisesti.

Päätelmä

Vaikka AI: n houkutus herättää usein kuvia tuntevista koneista, todellisuus on, että suurin osa AI -sovelluksista on nykyään hienostuneita automaatiomuotoja. Tämän erottelun ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää realististen odotusten asettamisessa ja näiden tekniikoiden vastuullisen integroimisessa eri aloille.

AI: n rajoitusten ja potentiaalien syvemmälle tutkimiseksi ajatellaan, että mielessä on edelleen myytti "supertelligent AI on edelleen myytti". (mindmatters.ai)

Pysyäksesi AI: n ja automaation viimeisimmästä kehityksestä käymällä mielessä. (mindmatters.ai)