Obecnie niemal niemożliwe jest mówienie o jakimkolwiek temacie związanym z technologią bez wymienienia jednego z trzech następujących terminów: algorytmy, automatyzacja i sztuczna inteligencja. Niezależnie od tego, czy rozmowa dotyczy rozwoju oprogramowania przemysłowego (gdzie algorytmy są kluczowe), DevOps (który dotyczy wyłącznie automatyzacji) czy AIOps (wykorzystanie sztucznej inteligencji do zasilania operacji IT), natkniesz się na te nowoczesne technologiczne słowa kluczowe.
W rzeczywistości częstotliwość, z jaką pojawiają się te terminy, i wiele nakładających się przypadków użycia, do których są stosowane, sprawiają, że łatwo je ze sobą łączyć. Na przykład możemy myśleć, że każdy algorytm jest formą AI lub że jedynym sposobem na automatyzację jest zastosowanie do niego AI.
Rzeczywistość jest o wiele bardziej złożona. Chociaż algorytmy, automatyzacja i AI są ze sobą powiązane, są to wyraźnie różne koncepcje i byłoby błędem ich łączenie. Dzisiaj rozłożymy na czynniki pierwsze znaczenie tych terminów, czym się różnią i gdzie się przecinają w nowoczesnym krajobrazie technologicznym.
Czym jest algorytm:
Zacznijmy od terminu, który od dziesięcioleci krąży w kręgach technicznych: algorytm.
Algorytm to zbiór procedur. W rozwoju oprogramowania algorytm zwykle przyjmuje formę serii poleceń lub operacji, które program wykonuje w celu wykonania danego zadania.
To powiedziawszy, nie wszystkie algorytmy są oprogramowaniem. Na przykład można powiedzieć, że przepis jest algorytmem, ponieważ jest również zestawem programów. W rzeczywistości słowo algorytm ma długą historię, sięgającą wieków, zanim ktokolwiek
Czym jest automatyzacja:
Automatyzacja oznacza wykonywanie zadań z ograniczonym wkładem ludzkim lub nadzorem. Ludzie mogą skonfigurować narzędzia i procesy do wykonywania zautomatyzowanych zadań, ale po zainicjowaniu zautomatyzowane przepływy pracy będą działać w dużej mierze lub całkowicie samodzielnie.
Podobnie jak algorytmy, koncepcja automatyzacji istnieje od stuleci. Na początku ery komputerów automatyzacja nie była centralnym punktem zadań, takich jak rozwój oprogramowania. Jednak w ciągu ostatniej dekady lub dłużej, idea, że programiści i zespoły ds. operacji IT powinni automatyzować jak najwięcej swojej pracy, stała się powszechna.
Obecnie automatyzacja idzie w parze z praktykami takimi jak DevOps i ciągłe dostarczanie.
Czym jest sztuczna inteligencja:
Sztuczna inteligencja (AI) to symulacja ludzkiej inteligencji za pomocą komputerów lub innych narzędzi niebędących ludźmi.
Generative AI, czyli generowanie treści pisanych lub wizualnych, które naśladują pracę prawdziwych ludzi, od około roku jest w centrum dyskusji na temat AI. Jednak generative AI jest tylko jednym z wielu istniejących typów AI, a większość innych form AI (np. analityka predykcyjna)
istniało na długo zanim uruchomienie ChatGPT zapoczątkowało obecny boom na sztuczną inteligencję.
Naucz różnicy między algorytmami, automatyzacją i sztuczną inteligencją:
Algorytmy kontra automatyzacja i sztuczna inteligencja:
Możemy napisać algorytm, który nie ma nic wspólnego z automatyzacją ani AI. Na przykład algorytm w aplikacji oprogramowania, który uwierzytelnia użytkownika na podstawie nazwy użytkownika i hasła, używa określonego zestawu procedur do wykonania zadania (co czyni go algorytmem), ale nie jest to forma automatyzacji i z pewnością nie jest to AI.
Automatyzacja kontra AI:
Podobnie wiele procesów, które programiści oprogramowania i zespoły ITOps automatyzują, nie jest formą AI. Na przykład potoki CI/CD często zawierają wiele zautomatyzowanych przepływów pracy, ale nie polegają na AI w celu automatyzacji procesów. Używają prostych procesów opartych na regułach.
Sztuczna inteligencja z automatyzacją i algorytmami:
Tymczasem AI często polega na algorytmach, aby pomóc naśladować ludzką inteligencję, a w wielu przypadkach AI ma na celu automatyzację zadań lub podejmowanie decyzji. Ale znowu, nie wszystkie algorytmy lub automatyzacja są powiązane z AI.
Jak te trzy rzeczy się łączą:
Mimo to algorytmy, automatyzacja i sztuczna inteligencja są tak ważne dla nowoczesnej technologii, ponieważ ich wspólne stosowanie jest kluczem do rozwoju niektórych z najgorętszych trendów technologicznych.
Najlepszym przykładem tego są narzędzia generatywnej AI, które opierają się na algorytmach wytrenowanych do naśladowania ludzkiej produkcji treści. Po wdrożeniu oprogramowanie generatywnej AI może generować treści automatycznie.
Algorytmy, automatyzacja i AI mogą się również zbiegać w innych kontekstach. Na przykład NoOps (w pełni zautomatyzowane przepływy pracy operacji IT, które nie wymagają już pracy ludzkiej) mogą wymagać nie tylko automatyzacji algorytmicznej, ale także zaawansowanych narzędzi AI, aby umożliwić złożone, oparte na kontekście podejmowanie decyzji, czego nie można osiągnąć za pomocą samych algorytmów.
Algorytmy, automatyzacja i AI są sercem dzisiejszego świata technologii. Jednak nie wszystkie nowoczesne technologie opierają się na tych trzech koncepcjach. Aby dokładnie zrozumieć, jak działa technologia, musimy wiedzieć, jaką rolę odgrywają (lub nie odgrywają) w niej algorytmy, automatyzacja i AI.
Czas publikacji: 16-05-2024