Այսօր գրեթե անհնար է խոսել տեխնոլոգիական որևէ թեմայի մասին՝ առանց հետևյալ երեք տերմիններից մեկի հիշատակման՝ ալգորիթմներ, ավտոմատացում և արհեստական բանականություն: Անկախ նրանից, թե խոսքը արդյունաբերական ծրագրային ապահովման մշակման (որտեղ ալգորիթմները գլխավորն են), DevOps-ի (որն ամբողջությամբ ավտոմատացման մասին է), թե AIOps-ի (արհեստական բանականության օգտագործումը ՏՏ գործողությունները հզորացնելու համար) մասին է, դուք կհանդիպեք այս ժամանակակից տեխնոլոգիական նորաձև բառերին:
Իրականում, այս տերմինների հաճախականությունը և բազմաթիվ համընկնող օգտագործման դեպքերը, որոնց նկատմամբ դրանք կիրառվում են, հեշտացնում են դրանց շփոթումը: Օրինակ, մենք կարող ենք մտածել, որ յուրաքանչյուր ալգորիթմ արհեստական բանականության մի տեսակ է, կամ որ ավտոմատացման միակ միջոցը դրան արհեստական բանականությունը կիրառելն է:
Իրականությունն ավելի բարդ է։ Թեև ալգորիթմները, ավտոմատացումը և արհեստական բանականությունը բոլորը կապված են, դրանք միանգամայն տարբեր հասկացություններ են, և սխալ կլինի դրանք շփոթել։ Այսօր մենք պատրաստվում ենք վերլուծել, թե ինչ են նշանակում այս տերմինները, ինչպես են դրանք տարբերվում և որտեղ են հատվում ժամանակակից տեխնոլոգիական լանդշաֆտում։
Ի՞նչ է ալգորիթմը.
Եկեք սկսենք տեխնիկական շրջանակներում տասնամյակներ շարունակ շրջանառվող տերմինից՝ ալգորիթմ։
Ալգորիթմը ընթացակարգերի ամբողջություն է: Ծրագրային ապահովման մշակման մեջ ալգորիթմը սովորաբար ունենում է հրամանների կամ գործողությունների շարքի տեսք, որոնք ծրագիրը կատարում է տրված առաջադրանքը կատարելու համար:
Այնուամենայնիվ, ոչ բոլոր ալգորիթմներն են ծրագրային ապահովում։ Օրինակ, կարող եք ասել, որ բաղադրատոմսը ալգորիթմ է, քանի որ այն նաև ծրագրերի ամբողջություն է։ Իրականում, «ալգորիթմ» բառն ունի երկար պատմություն, որը սկիզբ է առնում դարեր առաջ, նախքան որևէ մեկը դա աներ։
Ի՞նչ է ավտոմատացումը.
Ավտոմատացումը նշանակում է առաջադրանքների կատարում սահմանափակ մարդկային մասնակցությամբ կամ վերահսկողությամբ: Մարդիկ կարող են կարգավորել գործիքներն ու գործընթացները ավտոմատացված առաջադրանքներ կատարելու համար, բայց մեկնարկելուց հետո ավտոմատացված աշխատանքային հոսքերը կաշխատեն մեծ մասամբ կամ ամբողջությամբ ինքնուրույն:
Ինչպես ալգորիթմները, ավտոմատացման հասկացությունը գոյություն ունի դարեր շարունակ։ Համակարգչային դարաշրջանի վաղ շրջանում ավտոմատացումը ծրագրային ապահովման մշակման նման առաջադրանքների կենտրոնական ուշադրության կենտրոնում չէր։ Սակայն վերջին տասնամյակի ընթացքում լայն տարածում է գտել այն գաղափարը, որ ծրագրավորողները և ՏՏ օպերացիոն թիմերը պետք է հնարավորինս շատ ավտոմատացնեն իրենց աշխատանքը։
Այսօր ավտոմատացումը զուգորդվում է DevOps-ի և շարունակական մատակարարման նման գործելակերպերի հետ։
Ի՞նչ է արհեստական բանականությունը: 1.
Արհեստական բանականությունը (ԱԲ) մարդկային բանականության մոդելավորումն է համակարգիչների կամ այլ ոչ մարդկային գործիքների միջոցով։
Գեներատիվ արհեստական բանականությունը, որը ստեղծում է գրավոր կամ տեսողական բովանդակություն, որը նմանակում է իրական մարդկանց աշխատանքը, վերջին մեկ տարվա ընթացքում եղել է արհեստական բանականության վերաբերյալ քննարկումների կենտրոնում։ Այնուամենայնիվ, գեներատիվ արհեստական բանականությունը գոյություն ունեցող արհեստական բանականության բազմաթիվ տեսակներից միայն մեկն է, և արհեստական բանականության մյուս ձևերի մեծ մասը (օրինակ՝ կանխատեսողական վերլուծությունը)
գոյություն ուներ դեռևս ChatGPT-ի գործարկումից շատ առաջ, որը հանգեցրեց արհեստական բանականության ներկայիս բումին։
Սովորեցրեք ալգորիթմների, ավտոմատացման և արհեստական բանականության միջև եղած տարբերությունը։
Ալգորիթմներն ընդդեմ ավտոմատացման և արհեստական բանականության.
Մենք կարող ենք գրել մի ալգորիթմ, որը բացարձակապես կապ չունի ավտոմատացման կամ արհեստական բանականության հետ։ Օրինակ՝ ծրագրային ապահովման մեջ ալգորիթմը, որը նույնականացնում է օգտատիրոջը օգտատիրոջ անվան և գաղտնաբառի հիման վրա, օգտագործում է որոշակի ընթացակարգերի ամբողջություն՝ առաջադրանքը կատարելու համար (ինչը այն դարձնում է ալգորիթմ), բայց դա ավտոմատացման մի տեսակ չէ, և այն, անշուշտ, արհեստական բանականություն չէ։
Ավտոմատացումն ընդդեմ արհեստական բանականության.
Նմանապես, ծրագրային ապահովման մշակողների և ITOps թիմերի կողմից ավտոմատացված գործընթացներից շատերը արհեստական բանականության (AI) ձև չեն։ Օրինակ, CI/CD խողովակաշարերը հաճախ պարունակում են բազմաթիվ ավտոմատացված աշխատանքային հոսքեր, բայց դրանք չեն ապավինում արհեստական բանականությանը գործընթացները ավտոմատացնելու համար։ Դրանք օգտագործում են պարզ կանոնների վրա հիմնված գործընթացներ։
Արհեստական բանականություն ավտոմատացմամբ և ալգորիթմներով.
Միևնույն ժամանակ, արհեստական բանականությունը հաճախ հենվում է ալգորիթմների վրա՝ մարդկային ինտելեկտը ընդօրինակելու համար, և շատ դեպքերում արհեստական բանականությունը նպատակ ունի ավտոմատացնել առաջադրանքները կամ որոշումներ կայացնելը: Սակայն կրկին, ոչ բոլոր ալգորիթմներն ու ավտոմատացումն են կապված արհեստական բանականության հետ:
Ինչպես են երեքը միավորվում.
Այսպես ասած, ալգորիթմների, ավտոմատացման և արհեստական բանականության կարևորության պատճառն այն է, որ դրանց համատեղ օգտագործումը այսօրվա ամենաթեժ տեխնոլոգիական միտումներից մի քանիսի բանալին է։
Դրա լավագույն օրինակը գեներատիվ արհեստական բանականության գործիքներն են, որոնք հիմնված են մարդկային բովանդակության արտադրությունը ընդօրինակելու համար պատրաստված ալգորիթմների վրա: Տեղակայվելիս գեներատիվ արհեստական բանականության ծրագրակազմը կարող է ավտոմատ կերպով բովանդակություն ստեղծել:
Ալգորիթմները, ավտոմատացումը և արհեստական բանականությունը կարող են համընկնել նաև այլ համատեքստերում: Օրինակ՝ NoOps-ը (լիովին ավտոմատացված ՏՏ գործառնությունների աշխատանքային հոսքեր, որոնք այլևս չեն պահանջում մարդկային աշխատանք) կարող է պահանջել ոչ միայն ալգորիթմական ավտոմատացում, այլև բարդ արհեստական բանականության գործիքներ՝ բարդ, համատեքստային որոշումների կայացումը հնարավոր դարձնելու համար, ինչը հնարավոր չէ իրականացնել միայն ալգորիթմներով:
Ալգորիթմները, ավտոմատացումը և արհեստական բանականությունը այսօրվա տեխնոլոգիական աշխարհի հիմքում են։ Սակայն ոչ բոլոր ժամանակակից տեխնոլոգիաներն են հիմնված այս երեք հասկացությունների վրա։ Որպեսզի ճշգրիտ հասկանանք, թե ինչպես է տեխնոլոգիան աշխատում, մենք պետք է իմանանք, թե ինչ դեր են խաղում (կամ չեն խաղում) ալգորիթմները, ավտոմատացումը և արհեստական բանականությունը դրանում։
Հրապարակման ժամանակը. Մայիսի 16-2024