Manapság szinte lehetetlen bármilyen technológiával kapcsolatos témáról beszélni anélkül, hogy ne említenénk a következő három kifejezés valamelyikét: algoritmusok, automatizálás és mesterséges intelligencia. Legyen szó ipari szoftverfejlesztésről (ahol az algoritmusok kulcsfontosságúak), a DevOpsról (amely teljes mértékben az automatizálásról szól) vagy az AIOps-ról (a mesterséges intelligencia használata az IT-műveletek végrehajtására), ezekkel a modern technológiai hívószavakkal fog találkozni.
Valójában a kifejezések megjelenési gyakorisága és a sok egymást átfedő használati eset, amelyre alkalmazzák őket, megkönnyíti az összevonásukat. Például azt gondolhatjuk, hogy minden algoritmus a mesterséges intelligencia egy formája, vagy hogy az automatizálás egyetlen módja az AI alkalmazása.
A valóság sokkal összetettebb. Noha az algoritmusok, az automatizálás és a mesterséges intelligencia összefügg egymással, határozottan különböző fogalmak, és hiba lenne összekeverni őket. Ma meg fogjuk bontani, mit jelentenek ezek a kifejezések, miben különböznek egymástól, és hol metszik egymást a modern technológiai környezetben.
Mi az algoritmus:
Kezdjük egy szakirodalomban évtizedek óta bandázott kifejezéssel: az algoritmussal.
Az algoritmus eljárások halmaza. A szoftverfejlesztésben egy algoritmus általában parancsok vagy műveletek sorozata formájában jelenik meg, amelyeket a program végrehajt egy adott feladat végrehajtása érdekében.
Ennek ellenére nem minden algoritmus szoftver. Például azt mondhatjuk, hogy egy recept egy algoritmus, mert egyben programok halmaza is. Valójában az algoritmus szónak hosszú története van, évszázadokkal azelőtt, hogy bárki is ta
Mi az automatizálás:
Az automatizálás azt jelenti, hogy a feladatokat korlátozott emberi közreműködéssel vagy felügyelettel hajtják végre. Az emberek beállíthatják az eszközöket és folyamatokat az automatizált feladatok végrehajtásához, de az automatizált munkafolyamatok, ha egyszer elindulnak, nagyrészt vagy teljesen önállóan futnak.
Az algoritmusokhoz hasonlóan az automatizálás fogalma is évszázadok óta létezik. A számítógép-korszak első napjaiban az automatizálás nem volt olyan feladatok középpontjában, mint például a szoftverfejlesztés. Az elmúlt évtizedben azonban széles körben elterjedt az az elképzelés, hogy a programozóknak és az IT-műveleti csapatoknak munkájuk minél nagyobb részét automatizálniuk kell.
Ma az automatizálás kéz a kézben jár olyan gyakorlatokkal, mint a DevOps és a folyamatos szállítás.
Mi a mesterséges intelligencia:
A mesterséges intelligencia (AI) az emberi intelligencia szimulációja számítógépekkel vagy más nem emberi eszközökkel.
A valódi emberek munkáját utánzó írott vagy vizuális tartalmat generáló generatív AI az elmúlt egy évben a mesterséges intelligencia-beszélgetések középpontjában állt. A generatív mesterséges intelligencia azonban csak egy a sok létező MI-típus közül, és az AI legtöbb egyéb formája (pl. prediktív analitika)
jóval azelőtt létezett, hogy a ChatGPT elindítása kiváltotta volna a jelenlegi AI fellendülést.
Tanítsa meg az algoritmusok, az automatizálás és az AI közötti különbséget:
Algoritmusok kontra automatizálás és mesterséges intelligencia:
Írhatunk olyan algoritmust, amely teljesen független az automatizálástól vagy az AI-tól. Például egy szoftveralkalmazásban található algoritmus, amely felhasználónév és jelszó alapján hitelesíti a felhasználót, egy meghatározott eljáráskészletet használ a feladat végrehajtásához (ami algoritmussá teszi), de ez nem az automatizálás egyik formája, és minden bizonnyal nem AI.
Automatizálás vs. AI:
Hasonlóképpen, sok olyan folyamat, amelyet a szoftverfejlesztők és az ITOps-csapatok automatizálnak, nem az AI egyik formája. Például a CI/CD folyamatok gyakran sok automatizált munkafolyamatot tartalmaznak, de nem támaszkodnak mesterséges intelligenciára a folyamatok automatizálásához. Egyszerű szabályalapú folyamatokat használnak.
AI automatizálással és algoritmusokkal:
Eközben az AI gyakran támaszkodik algoritmusokra, amelyek segítik az emberi intelligencia utánzását, és sok esetben az AI célja a feladatok automatizálása vagy a döntések meghozatala. De ismétlem, nem minden algoritmus vagy automatizálás kapcsolódik az MI-hez.
Így jön össze a három:
Ennek ellenére az algoritmusok, az automatizálás és a mesterséges intelligencia olyan fontosak a modern technológia számára, hogy ezek együttes használata kulcsfontosságú napjaink legforróbb technológiai trendjeihez.
A legjobb példa erre a generatív AI-eszközök, amelyek az emberi tartalom előállítását utánzó algoritmusokra támaszkodnak. Üzembe helyezéskor a generatív mesterséges intelligencia szoftver képes automatikusan tartalmat generálni.
Az algoritmusok, az automatizálás és a mesterséges intelligencia más összefüggésekben is konvergálhatnak. Például a NoOps (teljesen automatizált IT-műveletek munkafolyamatai, amelyek már nem igényelnek emberi munkát) nemcsak algoritmikus automatizálást igényelhetnek, hanem kifinomult mesterségesintelligencia-eszközöket is, hogy lehetővé tegyék az összetett, kontextus alapú döntéshozatalt, amely önmagában nem érhető el algoritmusokkal.
Az algoritmusok, az automatizálás és a mesterséges intelligencia a mai technológiai világ középpontjában áll. De nem minden modern technológia támaszkodik erre a három fogalomra. Ahhoz, hogy pontosan megértsük egy technológia működését, ismernünk kell az algoritmusok, az automatizálás és a mesterséges intelligencia szerepét (vagy nem játszanak) benne.
Feladás időpontja: 2024. május 16