NộI Dung
- AI vs Tự động hóa
- Bất kỳ nhược điểm?
- Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
Nguồn: CharlieAJA / iStockphoto
Lấy đi:
AI gần gũi hơn bạn nghĩ, và nó thực sự có thể giới thiệu một số thay đổi căn bản đối với cách chúng ta làm việc và sống.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một chủ đề nóng trong doanh nghiệp hiện nay, với các nhà lãnh đạo ngành công nghiệp đang xem xét các ứng dụng từ sản phẩm thông minh đến tự phục hồi - thậm chí tự nhận thức - cơ sở hạ tầng máy tính.
Nhưng bao nhiêu trong số này là có thật và bao nhiêu là khoa học viễn tưởng? Chúng ta có thực sự đang trên bờ vực bán hết nhân loại của mình cho một lớp người máy robot không? Hay công nghệ sẽ không tạo ra bất kỳ thay đổi có ý nghĩa nào cả?
Đánh giá theo những gì có sẵn ngay bây giờ và nơi các xu hướng phát triển đang hướng tới, câu trả lời cho hai câu hỏi cuối cùng là "Không".
AI vs Tự động hóa
Điều đầu tiên cần hiểu về ngày hôm nay AI AI là nó không chỉ là một phần mở rộng của tự động hóa hiện có. Tự động hóa truyền thống có thể được sử dụng để làm cho máy móc, thiết bị và ứng dụng thực hiện các nhiệm vụ lặp lại, thường ở một tỷ lệ nhất quán và theo cách nhất quán. Tự động hóa dựa trên AI cho phép thực thể được lập trình trước tiên thích nghi và đáp ứng với một loạt các kích thích và sau đó điều chỉnh các mô hình lập trình và vận hành của riêng nó để phù hợp với môi trường thay đổi của nó. Vì vậy, trong khi một cánh tay robot tự động có thể được lập trình để gắn một bảng điều khiển nhất định vào một loại cửa xe nhất định giống như số lần vô hạn, một cánh tay AI có thể phân tích các loại bảng khác nhau và tự tìm ra cách gắn chúng vào các loại cửa khác nhau. (Để tìm hiểu thêm về tự động hóa, hãy xem Tự động hóa: Tương lai của Khoa học dữ liệu và Học máy?)
Về mặt cơ sở hạ tầng doanh nghiệp, AI là chìa khóa để thực hiện chuyển đổi kỹ thuật số cần thiết để phát triển mạnh trong nền kinh tế định hướng dịch vụ, Venkat Srinivasan, Chủ tịch và Giám đốc điều hành của công ty tự động hóa Rage Frameworks cho biết. AI đã giới thiệu một số khả năng chính cho các hoạt động cơ sở hạ tầng bằng cách sử dụng phương pháp ngôn ngữ học hơn để phân tích dữ liệu thay cho các thuật toán cơ sở dữ liệu truyền thống. Theo cách này, các hệ thống dữ liệu doanh nghiệp có được khả năng hiểu dữ liệu liên quan đến thế giới thực, điều này cho phép họ hiểu được các luồng dữ liệu phi cấu trúc đang lưu trữ trong kho lưu trữ của doanh nghiệp không bị ảnh hưởng và bị lãng quên. Đồng thời, nó cho phép mức độ lý luận và truy xuất nguồn gốc cao hơn, mang lại cho người vận hành con người và các hệ thống thông minh khác khả năng đi sâu vào phân tích và các quy trình khác để xác định cách thức và lý do đưa ra quyết định.
Nhưng làm thế nào, chính xác, tất cả sẽ diễn ra ở cấp độ hoạt động? Những loại ứng dụng nào chúng ta có thể mong đợi nhìn thấy từ các quy trình do AI điều khiển?
Theo Gil Press, đối tác quản lý tại công ty tư vấn nghiên cứu gPress, hai trong số sâu sắc hơn là nhận dạng giọng nói và tạo ngôn ngữ tự nhiên. Sử dụng các mạng thần kinh và các công nghệ tiên tiến khác, các công ty như Google và Amazon đã đẩy điện toán đàm thoại vào nhà thông qua Google Home và Alexa. Sau đó, chỉ có một vấn đề về thời gian, rằng các công nghệ tương tự này đã xâm chiếm trung tâm dữ liệu, cho phép ngay cả những người dùng không có kỹ thuật chỉ cần hỏi môi trường dữ liệu của họ những gì họ cần biết thay vì nhập, nhấp hoặc nhập. Đồng thời, với khả năng tự học, tự sửa lỗi mà AI mang đến, có khả năng vòng đời của hệ thống và mô hình nâng cấp sẽ thay đổi đáng kể - thiết bị đã giảm xuống theo thời gian; nó sẽ trở nên tốt hơn với ít hoặc không có sự tham gia của con người. Đồng thời, chính môi trường dữ liệu sẽ trở nên chủ động hơn trong các hoạt động của nó, đưa ra các đề xuất về cách tối ưu hóa hiệu suất dữ liệu, không chỉ đáp ứng các lệnh.
Bất kỳ nhược điểm?
Có phải tầm nhìn về một tương lai tươi sáng, sáng sủa là tất cả đối với AI trong doanh nghiệp không? Còn nhược điểm thì sao?
Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
Bạn không thể cải thiện kỹ năng lập trình của mình khi không ai quan tâm đến chất lượng phần mềm.
Để chắc chắn, theo Chris Preimesberger của eWeek, AI sẽ phải được thực hiện theo kiểu được kiểm soát, phối hợp, giống như bất kỳ công nghệ nào khác. Trên thực tế, nhiều cạm bẫy chính cũng giống như với các nền tảng dữ liệu hiện có, chẳng hạn như triển khai một công nghệ để tìm kiếm giải pháp và không đảm bảo các quy trình tự động là phù hợp với yêu cầu kinh doanh. Nhưng AI cũng đòi hỏi một số sự chú ý đặc biệt, chẳng hạn như nhận ra thực tế rằng AI chỉ có thể cung cấp kết quả tốt như dữ liệu mà nó nhận được. Ngoài ra còn có sự đánh đổi giữa chiều rộng và chiều sâu khi nói đến AI; bất kỳ hệ thống nào được thiết kế để giải quyết một loạt các chức năng sẽ không thể đi sâu vào các quy trình chi tiết cao, thúc đẩy năng suất. (Để biết thêm về tương lai của AI, hãy xem Don Tiết Nhìn lại, Họ đến đây! Sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo.)
Và có lẽ là quan trọng nhất trong tất cả: cho dù nền tảng AI thông minh của nền tảng AI trở nên như thế nào, nó sẽ luôn cần một bộ não con người để hướng dẫn nó.
Vì vậy, mặc dù nghe có vẻ sáo rỗng, nhưng thực tế là AI thực sự đang trên bờ vực hoặc làm lại môi trường dữ liệu giống với những gì chúng ta đã thấy trong các bộ phim khoa học viễn tưởng trong suốt những năm qua: một môi trường dữ liệu nói chuyện, suy nghĩ hoàn toàn theo nghĩa đen xung quanh chúng ta, giống như máy tính trên tàu của Starship Enterprise.
Trong ánh sáng này, dường như tất cả chúng ta sẽ phải làm quen với ý tưởng rằng doanh nghiệp không còn chỉ là một bộ sưu tập các thiết bị và phần mềm hỗ trợ dữ liệu của chúng tôi, mà là một thành viên nhạy cảm và hiệu quả cao của nhóm kinh doanh.