Sisu
- AI vs automaatika
- Kas mingeid varjukülgi on?
- Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
Allikas: CharlieAJA / iStockphoto
Ära võtma:
AI on lähemal kui arvate ja see võib tõesti muuta radikaalseid muudatusi meie töö- ja elulaadis.
Tehisintellekt (AI) on tänapäeval ettevõttes kuum teema, tööstuse juhid vaatavad rakendusi nutikatest toodetest enesetervendamise - isegi iseenda teadlikuks - andmetöötluse infrastruktuurini.
Kuid kui suur osa sellest on tõeline ja kui palju ulme? Kas oleme tõesti müümas oma inimlikkust robotite ülemklasside klassidele? Või ei suuda tehnoloogia üldse mingeid sisulisi muudatusi tuua?
Otsustades selle järgi, mis on praegu saadaval ja kuhu arengusuunad suunavad, tuleb kahele viimasele küsimusele vastata eitavalt.
AI vs automaatika
Esimene asi, mida tänapäeva AI kohta mõista, on see, et see pole lihtsalt olemasoleva automatiseerimise laiendus. Traditsioonilist automatiseerimist saab kasutada masinate, seadmete ja rakenduste korduvate toimingute tegemiseks, tavaliselt ühtlase kiiruse ja järjekindlana. AI-juhitud automatiseerimine võimaldab programmeeritud üksusel kõigepealt kohandada mitmesuguseid stiimuleid ja reageerida neile ning seejärel kohandada oma programmeerimis- ja tööharjumusi vastavalt muutuvale keskkonnale. Ehkki automatiseeritud robotkäe saab programmeerida kinnitama teatud paneeli teatud tüüpi autoukse külge lõpmatul arvul kordi, saab AI-varre abil analüüsida erinevaid paneele ja ise välja mõelda, kuidas neid kinnitada erinevad uksed. (Automatiseerimise kohta lisateabe saamiseks vaadake teemat Automatiseerimine: andmeteaduste ja masinõppe tulevik?)
Ettevõtte infrastruktuuri osas on AI võti teenusepõhises majanduses edu saavutamiseks vajaliku digitaalse ümberkujundamise rakendamisel, ütles Venkat Srinivasan, automaatikaettevõtte Rage Frameworks juhataja ja tegevjuht. AI tutvustab juba mitmeid võtmevõimalusi infrastruktuuritoimingutes, kasutades traditsiooniliste andmebaasi algoritmide asemel andmeanalüüsi jaoks lingvistilisemat lähenemisviisi. Sel moel omandavad ettevõtte infosüsteemid võime mõista andmeid nende seostes ja olulisusega reaalses maailmas, mis omakorda võimaldab neil mõista puutumata ja unustatud ettevõtte arhiivides istuvate struktureerimata andmete koguseid. Samal ajal võimaldab see kõrgemat põhjendatust ja jälgitavust, andes inimesele operaatoritele ja muudele intelligentsetele süsteemidele võimaluse süveneda analüüsi ja muudesse protsessidesse, et otsustada, kuidas ja miks otsuseid langetatakse.
Kuid kuidas see kõik operatiivtasandil täpselt toimib? Milliseid rakendusi võime oodata AI-põhistest protsessidest?
GPressi teadusnõustamispartneri Gil Pressi sõnul on kaks neist sügavamat kõnetuvastus ja loomuliku keele genereerimine. Neuraalvõrke ja muid arenenud tehnoloogiaid kasutades suruvad ettevõtted nagu Google ja Amazon juba Google Home'i ja Alexa vahendusel jututoas arvuteid koju. Siis on vaid aja küsimus, kas need samad tehnoloogiad tungivad andmekeskusesse, võimaldades isegi mittetehnilistel kasutajatel lihtsalt sisestada, klikkimise või sisestamise asemel oma andmekeskkonnast küsida, mida nad peavad teadma. Ka iseõppimise ja iseenda korrigeerimise võimaluste abil, mille AI lauale toob, on tõenäoline, et süsteemide olelustsükkel ja täiendusmudelid muutuvad dramaatiliselt - seadmed ei halvene aja jooksul; paremaks läheb siis, kui inimene vähese osaluse või üldse mitte. Samuti muutub andmekeskkond ise oma tegevuses ennetavamaks, tehes ettepanekuid andmete toimivuse optimeerimiseks, mitte ainult käskudele vastamise osas.
Kas mingeid varjukülgi on?
Kas siis on see ettekujutus helgest ja läikivast tulevikust ka AI-l ettevõttes? Aga miinused?
Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
Programmeerimisoskust ei saa parandada, kui keegi tarkvara kvaliteedist ei hooli.
EWeeki Chris Preimesbergeri sõnul tuleb AI-d rakendada kontrollitud ja koordineeritult, nagu iga teist tehnoloogiat. Tegelikult on paljud peamised puudused samad, mis olemasolevatel andmeplatvormidel, näiteks tehnoloogia juurutamine lahenduse otsimiseks ja automatiseeritud protsesside ebaõnnestumise tagamine ettevõtte vajadustele vastavaks. Kuid AI nõuab ka teatavat erilist tähelepanu, näiteks teadvustamist tõsiasjale, et AI suudab pakkuda ainult nii häid tulemusi kui tema saadud andmed. AI-l on ka kompromiss laiuse ja sügavuse vahel; ükski süsteem, mis on loodud vastama suurele hulgale funktsioonidele, ei suuda põhjalikult uurida tootlikkust suurendavaid väga detailset protsessi. (Lisateavet AI tuleviku kohta leiate teemast Ära vaata tagasi, siia nad tulevad! Tehisintellekti edusammud.)
Ja arvatavasti kõige tähtsam: ükskõik kui nutikaks AI platvormiks saaks, on selle juhtimiseks alati vaja inimaju.
Ehkki see võib kõlada klišeena, on tõsiasi, et AI on tõesti äärel või uuendab andmekeskkonda millekski, mis sarnaneb sellele, mida me sci-fi filmides kõik need aastad oleme näinud: rääkivat, mõtlevat andmekeskkonda, mis on sõna otseses mõttes kõik meie ümber nagu Starship Enterprise pardaarvuti.
Selles valguses tundub, et peame kõik harjuma mõttega, et ettevõte ei ole enam ainult meie andmeid toetavate seadmete ja tarkvara kogum, vaid reageeriv ja ülitõhus ärimeeskonna liige.