Nuförtiden är det nästan omöjligt att prata om något teknikrelaterat ämne utan att nämna en av följande tre termer: algoritmer, automation och artificiell intelligens. Oavsett om samtalet handlar om industriell mjukvaruutveckling (där algoritmer är nyckeln), DevOps (som helt och hållet handlar om automation) eller AIOps (användningen av artificiell intelligens för att driva IT-verksamhet), kommer du att stöta på dessa moderna teknik-modeord.
Faktum är att den frekvens med vilken dessa termer förekommer och de många överlappande användningsfallen de tillämpas på gör det enkelt att blanda ihop dem. Vi kan till exempel tro att varje algoritm är en form av AI, eller att det enda sättet att automatisera är att tillämpa AI på den.
Verkligheten är mycket mer komplex. Även om algoritmer, automatisering och AI alla är relaterade, är de tydligt olika begrepp, och det vore ett misstag att blanda ihop dem. Idag ska vi bryta ner vad dessa termer betyder, hur de skiljer sig åt och var de möts i det moderna tekniklandskapet.
Vad är en algoritm:
Låt oss börja med en term som har använts i tekniska kretsar i årtionden: algoritm.
En algoritm är en uppsättning procedurer. Inom mjukvaruutveckling tar en algoritm vanligtvis formen av en serie kommandon eller operationer som ett program utför för att utföra en given uppgift.
Med det sagt är inte alla algoritmer programvara. Man kan till exempel säga att ett recept är en algoritm eftersom det också är en uppsättning program. Faktum är att ordet algoritm har en lång historia, som går tillbaka århundraden innan någon
Vad är automatisering:
Automatisering innebär att utföra uppgifter med begränsad mänsklig insats eller övervakning. Människor kan konfigurera verktyg och processer för att utföra automatiserade uppgifter, men när de väl har startat kommer automatiserade arbetsflöden att köras till stor del eller helt av sig själva.
Precis som algoritmer har konceptet automatisering funnits i århundraden. I datorålderns tidiga dagar var automatisering inte ett centralt fokus för uppgifter som mjukvaruutveckling. Men under det senaste decenniet eller så har idén att programmerare och IT-driftsteam borde automatisera så mycket av sitt arbete som möjligt blivit utbredd.
Idag går automatisering hand i hand med metoder som DevOps och kontinuerlig leverans.
Vad är artificiell intelligens:
Artificiell intelligens (AI) är simulering av mänsklig intelligens med hjälp av datorer eller andra icke-mänskliga verktyg.
Generativ AI, som genererar skriftligt eller visuellt innehåll som efterliknar verkliga människors arbete, har varit i centrum för AI-diskussioner under det senaste året eller så. Generativ AI är dock bara en av många typer av AI som existerar, och de flesta andra former av AI (t.ex. prediktiv analys)
existerade långt innan lanseringen av ChatGPT utlöste den nuvarande AI-boomen.
Lär ut skillnaden mellan algoritmer, automatisering och AI:
Algoritmer kontra automatisering och AI:
Vi kan skriva en algoritm som är helt orelaterad till automatisering eller AI. Till exempel använder en algoritm i en mjukvaruapplikation som autentiserar en användare baserat på ett användarnamn och lösenord en specifik uppsättning procedurer för att slutföra uppgiften (vilket gör den till en algoritm), men det är inte en form av automatisering, och det är definitivt inte AI.
Automatisering kontra AI:
På liknande sätt är många av de processer som mjukvaruutvecklare och ITOps-team automatiserar inte en form av AI. Till exempel innehåller CI/CD-pipelines ofta många automatiserade arbetsflöden, men de förlitar sig inte på AI för att automatisera processer. De använder enkla regelbaserade processer.
AI med automatisering och algoritmer:
Samtidigt förlitar sig AI ofta på algoritmer för att härma mänsklig intelligens, och i många fall syftar AI till att automatisera uppgifter eller fatta beslut. Men återigen, inte alla algoritmer eller automatisering är relaterade till AI.
Hur de tre förenas:
Med det sagt är anledningen till att algoritmer, automatisering och AI är så viktiga för modern teknik att användningen av dem tillsammans är nyckeln till några av dagens hetaste tekniktrender.
Det bästa exemplet på detta är generativa AI-verktyg, som förlitar sig på algoritmer som är tränade för att efterlikna mänsklig innehållsproduktion. När generativ AI-programvara används kan den generera innehåll automatiskt.
Algoritmer, automatisering och AI kan även konvergera i andra sammanhang. Till exempel kan NoOps (helautomatiserade IT-arbetsflöden som inte längre kräver mänsklig arbetskraft) kräva inte bara algoritmisk automatisering, utan även sofistikerade AI-verktyg för att möjliggöra komplext, kontextbaserat beslutsfattande som inte kan uppnås enbart med algoritmer.
Algoritmer, automatisering och AI är kärnan i dagens teknikvärld. Men inte all modern teknik bygger på dessa tre koncept. För att korrekt förstå hur en teknik fungerar behöver vi veta vilken roll algoritmer, automatisering och AI spelar (eller inte spelar) i den.
Publiceringstid: 16 maj 2024