Manapság szinte lehetetlen bármilyen technológiával kapcsolatos témáról beszélni anélkül, hogy megemlítenénk a következő három kifejezés valamelyikét: algoritmusok, automatizálás és mesterséges intelligencia. Akár ipari szoftverfejlesztésről (ahol az algoritmusok kulcsfontosságúak), akár DevOps-ról (ami teljes mértékben az automatizálásról szól), akár AIOps-ról (a mesterséges intelligencia használata az informatikai műveletek működtetéséhez) van szó, biztosan találkozni fog ezekkel a modern technológiai divatszavakkal.
Valójában ezeknek a kifejezéseknek a gyakorisága és a számos átfedő használati eset, amelyekre alkalmazzák őket, könnyen összekeverhetővé teszi őket. Gondolhatjuk például, hogy minden algoritmus a mesterséges intelligencia egy formája, vagy hogy az automatizálás egyetlen módja a mesterséges intelligencia alkalmazása.
A valóság sokkal összetettebb. Bár az algoritmusok, az automatizálás és a mesterséges intelligencia mind összefüggenek, ezek alapvetően különböző fogalmak, és hiba lenne összekeverni őket. Ma lebontjuk, hogy mit jelentenek ezek a kifejezések, hogyan különböznek egymástól, és hol metszik egymást a modern technológiai környezetben.
Mi az az algoritmus:
Kezdjük egy olyan kifejezéssel, amelyet évtizedek óta használnak a műszaki körökben: algoritmus.
Az algoritmus eljárások halmaza. A szoftverfejlesztésben az algoritmus általában parancsok vagy műveletek sorozatának formáját ölti, amelyeket egy program egy adott feladat elvégzéséhez hajt végre.
Ennek ellenére nem minden algoritmus szoftver. Például azt mondhatjuk, hogy egy recept algoritmus, mert egyben programok halmaza is. Valójában az algoritmus szónak hosszú története van, évszázadokkal azelőttre nyúlik vissza, hogy bárki is elkezdte volna használni.
Mi az automatizálás:
Az automatizálás azt jelenti, hogy korlátozott emberi beavatkozással vagy felügyelettel végeznek feladatokat. Az emberek beállíthatják az eszközöket és folyamatokat az automatizált feladatok végrehajtásához, de az automatizált munkafolyamatok elindítása után nagyrészt vagy teljes egészében önállóan fognak futni.
Az algoritmusokhoz hasonlóan az automatizálás koncepciója is évszázadok óta létezik. A számítógépek korának korai napjaiban az automatizálás nem volt központi eleme olyan feladatoknak, mint a szoftverfejlesztés. Az elmúlt évtizedben azonban széles körben elterjedt az az elképzelés, hogy a programozóknak és az informatikai üzemeltetési csapatoknak a lehető legtöbb munkájukat automatizálniuk kellene.
Manapság az automatizálás kéz a kézben jár olyan gyakorlatokkal, mint a DevOps és a folyamatos szállítás.
Mi a mesterséges intelligencia:
A mesterséges intelligencia (MI) az emberi intelligencia számítógépek vagy más nem emberi eszközök általi szimulációja.
A generatív mesterséges intelligencia, amely olyan írott vagy vizuális tartalmat hoz létre, amely valódi emberek munkáját utánozza, az elmúlt évben a mesterséges intelligenciával kapcsolatos viták középpontjában állt. A generatív mesterséges intelligencia azonban csak egy a sokféle mesterséges intelligencia típus közül, és a legtöbb más mesterséges intelligencia forma (pl. prediktív elemzés)
már jóval a ChatGPT indulása előtt létezett, ami a jelenlegi mesterséges intelligencia fellendülést kiváltotta.
Tanítsd meg a különbséget az algoritmusok, az automatizálás és a mesterséges intelligencia között:
Algoritmusok vs. automatizálás és mesterséges intelligencia:
Írhatunk egy algoritmust, amely teljesen független az automatizálástól vagy a mesterséges intelligenciától. Például egy szoftveralkalmazásban lévő algoritmus, amely felhasználónév és jelszó alapján hitelesíti a felhasználót, egy meghatározott eljáráskészletet használ a feladat elvégzéséhez (ami algoritmussá teszi), de ez nem az automatizálás egyik formája, és biztosan nem mesterséges intelligencia.
Automatizálás vs. MI:
Hasonlóképpen, a szoftverfejlesztők és az ITOps csapatok által automatizált folyamatok közül sok nem mesterséges intelligencia. Például a CI/CD folyamatok gyakran sok automatizált munkafolyamatot tartalmaznak, de nem a mesterséges intelligenciára támaszkodnak a folyamatok automatizálásához. Egyszerű, szabályalapú folyamatokat használnak.
MI automatizálással és algoritmusokkal:
Eközben a mesterséges intelligencia gyakran algoritmusokra támaszkodik az emberi intelligencia utánzására, és sok esetben a mesterséges intelligencia célja a feladatok automatizálása vagy a döntéshozatal. De ismét hangsúlyozzuk, hogy nem minden algoritmus vagy automatizálás kapcsolódik a mesterséges intelligenciához.
Hogyan jön össze a három:
Ennek ellenére az algoritmusok, az automatizálás és a mesterséges intelligencia azért olyan fontosak a modern technológiában, mert együttes használatuk kulcsfontosságú napjaink legforróbb technológiai trendjeihez.
Erre a legjobb példa a generatív MI-eszközök, amelyek az emberi tartalomgyártás utánzására betanított algoritmusokra támaszkodnak. Telepítéskor a generatív MI-szoftverek automatikusan képesek tartalmat generálni.
Az algoritmusok, az automatizálás és a mesterséges intelligencia más kontextusokban is konvergálhatnak. Például a NoOps (teljesen automatizált IT-műveletek, amelyek már nem igényelnek emberi munkaerőt) nemcsak algoritmikus automatizálást igényelhet, hanem kifinomult mesterséges intelligencia eszközöket is, amelyek lehetővé teszik az összetett, kontextusalapú döntéshozatalt, amelyet pusztán algoritmusokkal nem lehet elérni.
Az algoritmusok, az automatizálás és a mesterséges intelligencia a mai technológiai világ középpontjában állnak. De nem minden modern technológia támaszkodik erre a három koncepcióra. Ahhoz, hogy pontosan megértsük egy technológia működését, tudnunk kell, hogy milyen szerepet játszanak (vagy nem játszanak) benne az algoritmusok, az automatizálás és a mesterséges intelligencia.
Közzététel ideje: 2024. május 16.