Kādas ir atšķirības starp algoritmiem, automatizāciju un mākslīgo intelektu?

Mūsdienās gandrīz neiespējami runāt par jebkuru ar tehnoloģijām saistītu tēmu, nepieminot vienu no šiem trim terminiem: algoritmi, automatizācija un mākslīgais intelekts. Neatkarīgi no tā, vai saruna ir par rūpnieciskās programmatūras izstrādi (kur algoritmiem ir galvenā nozīme), DevOps (kas pilnībā attiecas uz automatizāciju) vai AIOps (mākslīgā intelekta izmantošana IT darbību nodrošināšanai), jūs sastapsieties ar šiem mūsdienu tehnoloģiju modes vārdiem.

Patiesībā šo terminu parādīšanās biežums un daudzie pārklājošie lietošanas gadījumi, kuros tie tiek lietoti, atvieglo to sajaukšanu. Piemēram, mēs varētu domāt, ka katrs algoritms ir mākslīgā intelekta veids vai ka vienīgais veids, kā automatizēt, ir piemērot tam mākslīgo intelektu.

Realitāte ir daudz sarežģītāka. Lai gan algoritmi, automatizācija un mākslīgais intelekts ir saistīti, tie ir pilnīgi atšķirīgi jēdzieni, un būtu kļūda tos jaukt. Šodien mēs sīkāk aplūkosim, ko šie termini nozīmē, kā tie atšķiras un kur tie krustojas mūsdienu tehnoloģiju ainavā.

Kas ir algoritms:

Sāksim ar terminu, kas tehniskajās aprindās tiek lietots gadu desmitiem: algoritms.

Algoritms ir procedūru kopums. Programmatūras izstrādē algoritms parasti ir komandu vai darbību virkne, ko programma veic, lai veiktu noteiktu uzdevumu.

Tomēr ne visi algoritmi ir programmatūra. Piemēram, varētu teikt, ka recepte ir algoritms, jo tā ir arī programmu kopa. Patiesībā vārdam "algoritms" ir sena vēsture, kas aizsākās gadsimtiem ilgi pirms kāds to sāka lietot.

Kas ir automatizācija:

Automatizācija nozīmē uzdevumu veikšanu ar ierobežotu cilvēka ieguldījumu vai uzraudzību. Cilvēki var iestatīt rīkus un procesus automatizētu uzdevumu veikšanai, taču, tiklīdz automatizētās darbplūsmas būs uzsāktas, tās lielā mērā vai pilnībā darbosies pašas no sevis.
Tāpat kā algoritmi, arī automatizācijas koncepcija pastāv jau gadsimtiem ilgi. Datoru laikmeta sākumā automatizācija nebija tādu uzdevumu kā programmatūras izstrādes centrālais elements. Taču pēdējās desmitgades laikā ir plaši izplatījusies ideja, ka programmētājiem un IT operāciju komandām vajadzētu automatizēt pēc iespējas lielāku daļu sava darba.
Mūsdienās automatizācija iet roku rokā ar tādām praksēm kā DevOps un nepārtraukta piegāde.

Kas ir mākslīgais intelekts:

Mākslīgais intelekts (MI) ir cilvēka intelekta simulācija, izmantojot datorus vai citus necilvēciskus rīkus.

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts (MI), kas ģenerē rakstisku vai vizuālu saturu, kurš atdarina reālu cilvēku darbu, pēdējā gada laikā ir bijis MI diskusiju centrā. Tomēr ģeneratīvais MI ir tikai viens no daudzajiem MI veidiem, un lielākā daļa citu MI formu (piemēram, paredzošā analītika)

pastāvēja ilgi pirms ChatGPT palaišanas, kas izraisīja pašreizējo mākslīgā intelekta uzplaukumu.

Māciet atšķirību starp algoritmiem, automatizāciju un mākslīgo intelektu:

Algoritmi pret automatizāciju un mākslīgo intelektu:

Mēs varam uzrakstīt algoritmu, kas ir pilnīgi nesaistīts ar automatizāciju vai mākslīgo intelektu. Piemēram, programmatūras lietojumprogrammas algoritms, kas autentificē lietotāju, pamatojoties uz lietotājvārdu un paroli, uzdevuma veikšanai izmanto noteiktu procedūru kopumu (kas padara to par algoritmu), taču tas nav automatizācijas veids un noteikti nav mākslīgais intelekts.

Automatizācija pret mākslīgo intelektu:

Līdzīgi daudzi procesi, ko automatizē programmatūras izstrādātāji un ITOps komandas, nav mākslīgā intelekta veids. Piemēram, CI/CD cauruļvadi bieži satur daudzas automatizētas darbplūsmas, taču tie nepaļaujas uz mākslīgo intelektu procesu automatizēšanai. Tie izmanto vienkāršus, uz noteikumiem balstītus procesus.

Mākslīgais intelekts ar automatizāciju un algoritmiem:

Tikmēr mākslīgais intelekts bieži izmanto algoritmus, lai palīdzētu atdarināt cilvēka intelektu, un daudzos gadījumos mākslīgā intelekta mērķis ir automatizēt uzdevumus vai pieņemt lēmumus. Taču atkal jāuzsver, ka ne visi algoritmi vai automatizācija ir saistīta ar mākslīgo intelektu.

Kā šie trīs apvienojas:

Tomēr algoritmu, automatizācijas un mākslīgā intelekta nozīme mūsdienu tehnoloģijās ir tik liela, jo to kopīga izmantošana ir dažu mūsdienu karstāko tehnoloģiju tendenču atslēga.

Vislabākais piemērs tam ir ģeneratīvie mākslīgā intelekta rīki, kas balstās uz algoritmiem, kas apmācīti atdarināt cilvēka radītu saturu. Izvietota ģeneratīvā mākslīgā intelekta programmatūra var automātiski ģenerēt saturu.

Algoritmi, automatizācija un mākslīgais intelekts var saplūst arī citos kontekstos. Piemēram, NoOps (pilnībā automatizētas IT operāciju darbplūsmas, kurām vairs nav nepieciešams cilvēka darbs) var būt nepieciešama ne tikai algoritmiska automatizācija, bet arī sarežģīti mākslīgā intelekta rīki, lai nodrošinātu sarežģītu, uz kontekstu balstītu lēmumu pieņemšanu, ko nevar panākt tikai ar algoritmiem.

Algoritmi, automatizācija un mākslīgais intelekts ir mūsdienu tehnoloģiju pasaules pamatā. Taču ne visas mūsdienu tehnoloģijas balstās uz šiem trim jēdzieniem. Lai precīzi izprastu, kā tehnoloģija darbojas, mums jāzina, kāda loma tajā ir (vai nav) algoritmiem, automatizācijai un mākslīgajam intelektam.