＃驚喜：人工智能仍然只是自動化

近年來，“人工智能”（AI）和“自動化”術語在有關技術進步的討論中變得無處不在。但是，批判性檢查表明，通常將其標記為AI的內容實際上是複雜的自動化。本文深入研究了AI和自動化之間的區別，當前的應用以及對技術未來的影響。

##了解自動化和人工智能

###什麼是自動化？

自動化是指在沒有人類干預的情況下使用技術執行任務。它涉及創建可以有效且一致執行預定義流程的系統。示例包括製造中的裝配線，機器執行重複性任務以及處理業務應用程序中數據輸入的軟件腳本。

###什麼是人工智能？

另一方面，人工智能涉及創建可以執行通常需要人類智能的任務的系統。這包括從經驗中學習，理解自然語言，識別模式並做出決策。 AI系統旨在適應新信息並隨著時間的推移提高其性能。

AI和自動化之間的重疊

儘管AI和自動化是不同的概念，但它們通常重疊。 AI可以增強自動化以處理更複雜的任務。例如，機器人過程自動化（RPA）可以與AI結合使用，以處理需要基於非結構化數據決策的任務。該組合稱為智能自動化。 （en.wikipedia.org）

AI和自動化的當前應用

###製造和行業

在製造業中，幾十年來使用自動化來提高效率並減少人為錯誤。 AI的引入通過使機器從數據中學習並優化生產計劃來進一步增強了這些過程。例如，AI算法可以預測設備故障，從而可以主動維護並最大程度地減少停機時間。

＃＃＃ 衛生保健

在醫療保健中，自動化簡化了行政任務，例如調度和計費。 AI越來越多地用於診斷目的，分析醫學圖像以檢測諸如癌症之類的疾病。但是，這些AI系統在大型數據集上進行了培訓，並在預定義的參數中運行，使其成為複雜的自動化形式，而不是真正的智能。

＃＃＃ 客戶服務

隨著聊天機器人和虛擬助手的引入，客戶服務發生了重大轉變。這些AI驅動的工具可以處理廣泛的客戶查詢，提供即時響應，並釋放人類代理，以解決更複雜的問題。儘管具有高級功能，但這些系統依賴於預定義的腳本和機器學習模型，將其歸類為高級自動化。

##人工通用情報的幻覺

一個普遍的誤解是，AI系統正處於實現人工通用智能（AGI）的邊緣，機器具有以類似於人類的方式理解，學習和應用知識的能力。但是，當前的AI系統僅限於狹窄的任務，並且缺乏人類智能的一般推理能力。正如AI研究人員Yann Lecun所說：“我們很容易被愚弄以為他們因為語言流利而聰明，但實際上，他們對現實的理解非常膚淺。” （__1）

AI和自動化的未來

###通過AI增強自動化

預計將AI集成到自動化過程中，將繼續進行更有效和適應性的系統。這種協同作用會導致自動化，不僅可以執行任務，而且還可以從數據中學習以提高其性能。例如，AI可以使自動化系統能夠適應生產環境或客戶行為的變化，而無需明確的重新編程。

###道德考慮

隨著自動化系統變得越來越複雜，道德考慮變得越來越重要。需要解決諸如工作流離失所，數據隱私和決策透明度之類的問題，以確保負責任地實現AI增強自動化的好處。

＃＃ 結論

雖然AI的魅力經常會想到有感覺的機器的圖像，但現實是，當今的大多數AI應用程序都是自動化的複雜形式。了解這種區別對於設定現實期望並負責任地將這些技術整合到各個部門至關重要。

為了更深入地探索AI的局限性和潛力，請考慮閱讀“超智能AI仍然是一個神話”。 （mindmatters.ai）

要了解AI和自動化的最新發展，請訪問Mind Matters網站。 （mindmatters.ai）