놀라움 : 인공 지능은 여전히 ​​자동화 일뿐입니다

최근 몇 년 동안, "인공 지능"(AI)과 "자동화"라는 용어는 기술 발전에 대한 토론에서 유비쿼터스가되었습니다. 그러나 비판적 검사에 따르면 AI로 종종 표시되는 것은 실제로 정교한 자동화입니다. 이 기사는 AI와 자동화, 현재 응용 프로그램 및 기술의 미래에 미치는 영향의 차이점을 탐구합니다.

자동화 및 인공 지능 이해

자동화 란 무엇입니까?

자동화는 인간의 개입없이 작업을 수행하기 위해 기술을 사용하는 것을 말합니다. 사전 정의 된 프로세스를 효율적이고 일관되게 실행할 수있는 시스템을 작성하는 것이 포함됩니다. 예를 들어, 기계가 반복적 인 작업을 수행하는 제조의 어셈블리 라인 및 비즈니스 애플리케이션에서 데이터 입력을 처리하는 소프트웨어 스크립트가 있습니다.

인공 지능이란 무엇입니까?

반면에 인공 지능은 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행 할 수있는 시스템을 만드는 것이 포함됩니다. 여기에는 경험으로부터의 학습, 자연 언어 이해, 패턴 인식 및 결정을 내릴 수 있습니다. AI 시스템은 새로운 정보에 적응하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상 시키도록 설계되었습니다.

AI와 자동화의 중첩

AI와 자동화는 뚜렷한 개념이지만 종종 겹칩니다. 보다 복잡한 작업을 처리하기 위해 AI에 의해 자동화를 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 로봇 프로세스 자동화 (RPA)를 AI와 결합하여 구조화되지 않은 데이터를 기반으로 의사 결정이 필요한 작업을 처리 할 수 ​​있습니다. 이 조합은 지능형 자동화라고합니다. (en.wikipedia.org)

AI 및 자동화의 현재 응용 프로그램

제조 및 산업

제조에서 자동화는 수십 년 동안 효율성을 향상시키고 인간 오류를 줄이기 위해 사용되어 왔습니다. AI의 도입은 기계가 데이터에서 학습하고 생산 일정을 최적화 할 수 있도록함으로써 이러한 프로세스를 더욱 향상시켰다. 예를 들어, AI 알고리즘은 장비 고장을 예측하여 사전 유지 관리 및 다운 타임을 최소화 할 수 있습니다.

건강 관리

건강 관리에서 자동화는 예약 및 청구와 같은 관리 작업을 간소화합니다. AI는 진단 목적으로 점점 더 많이 사용되고 있으며, 암과 같은 상태를 탐지하기 위해 의료 이미지를 분석합니다. 그러나 이러한 AI 시스템은 대규모 데이터 세트에서 교육을 받고 사전 정의 된 매개 변수 내에서 작동하여 실제 인텔리전스보다는 정교한 형태의 자동화를 만듭니다.

고객 서비스

고객 서비스는 챗봇과 가상 어시스턴트가 도입되면서 큰 변화를 겪었습니다. 이러한 AI 구동 도구는 광범위한 고객 문의를 처리하여 즉각적인 응답을 제공하고보다 복잡한 문제에 대한 인간 에이전트를 확보 할 수 있습니다. 고급 기능에도 불구하고 이러한 시스템은 사전 정의 된 스크립트 및 기계 학습 모델에 의존하여 고급 자동화로 분류합니다.

인공 일반 지능의 환상

일반적인 오해는 AI 시스템이 기계가 인간과 유사한 방식으로 지식을 이해하고 배우고 적용 할 수있는 인공 일반 정보 (AGI)를 달성하기 직전이라는 것입니다. 그러나 현재의 AI 시스템은 좁은 작업으로 제한되며 인간 지능의 일반적인 추론 능력 특성이 부족합니다. AI 연구원 Yann Lecun은 "우리는 언어에 대한 유창함 때문에 지능적이라고 생각하는 데 쉽게 속이고 있지만 실제로는 현실에 대한 그들의 이해는 매우 피상적입니다." (mindmatters.ai)

AI 및 자동화의 미래

AI로 자동화 향상

자동화 프로세스에 AI의 통합은 계속 될 것으로 예상되어보다 효율적이고 적응 가능한 시스템으로 이어질 것으로 예상됩니다. 이 시너지 효과는 작업을 수행 할뿐만 아니라 시간이 지남에 따라 성능을 향상시키기 위해 데이터에서 학습하는 자동화를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, AI를 사용하면 자동화 된 시스템이 명시 적으로 재 프로그래밍하지 않고 생산 환경 또는 고객 행동의 변화에 ​​조정할 수 있습니다.

윤리적 고려 사항

자동화 시스템이 더욱 정교 해짐에 따라 윤리적 고려 사항이 점점 중요 해지고 있습니다. AI-Enhanced 자동화의 이점이 책임감있게 실현되도록 작업 변위, 데이터 프라이버시 및 의사 결정 투명성과 같은 문제를 해결해야합니다.

결론

AI의 매력은 종종 지각 기계의 이미지를 불러 일으키지 만, 오늘날 대부분의 AI 응용 프로그램은 정교한 형태의 자동화라는 사실입니다. 이러한 차이를 이해하는 것은 현실적인 기대를 설정하고 이러한 기술을 다양한 부문에 책임감있게 통합하는 데 중요합니다.

AI의 한계와 잠재력에 대한 더 깊은 탐구를 위해, "Superintelligent AI는 여전히 신화"를 읽는 것을 고려하십시오. (mindmatters.ai)

AI 및 자동화의 최신 개발에 대한 정보를 유지하려면 Mind Matters 웹 사이트를 방문하십시오. (__33)