ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງສູດການຄິດໄລ່, ອັດຕະໂນມັດ ແລະປັນຍາປະດິດແມ່ນຫຍັງ?

ມື້ນີ້, ມັນເກືອບເປັນໄປບໍ່ໄດ້ທີ່ຈະເວົ້າກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບເຕັກໂນໂລຢີໃດໆໂດຍບໍ່ໄດ້ກ່າວເຖິງຫນຶ່ງໃນສາມຄໍາຕໍ່ໄປນີ້: ສູດການຄິດໄລ່, ອັດຕະໂນມັດແລະປັນຍາປະດິດ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນການສົນທະນາກ່ຽວກັບການພັດທະນາຊອບແວອຸດສາຫະກໍາ (ບ່ອນທີ່ algorithms ເປັນກຸນແຈ), DevOps (ເຊິ່ງທັງຫມົດແມ່ນກ່ຽວກັບອັດຕະໂນມັດ), ຫຼື AIOps (ການນໍາໃຊ້ປັນຍາປະດິດເພື່ອພະລັງງານການດໍາເນີນງານ IT), ທ່ານຈະພົບກັບ buzzwords ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ທັນສະໄຫມເຫຼົ່ານີ້.

ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ຄວາມຖີ່ຂອງຂໍ້ກໍານົດເຫຼົ່ານີ້ປະກົດຂຶ້ນແລະກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ທັບຊ້ອນກັນຫຼາຍທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍທີ່ຈະ conflate ໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ. ຕົວຢ່າງ, ພວກເຮົາອາດຈະຄິດວ່າທຸກໆ algorithm ແມ່ນຮູບແບບຂອງ AI, ຫຼືວ່າວິທີດຽວທີ່ຈະອັດຕະໂນມັດແມ່ນການນໍາໃຊ້ AI ກັບມັນ.

ຄວາມເປັນຈິງແມ່ນສັບສົນຫຼາຍ. ໃນຂະນະທີ່ algorithms, ອັດຕະໂນມັດ, ແລະ AI ມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງກັນທັງຫມົດ, ພວກເຂົາແມ່ນແນວຄວາມຄິດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຈະແຈ້ງ, ແລະມັນຈະເປັນຄວາມຜິດພາດທີ່ຈະ conflate ໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ. ມື້ນີ້, ພວກເຮົາກໍາລັງຈະທໍາລາຍສິ່ງທີ່ຂໍ້ກໍານົດເຫຼົ່ານີ້ຫມາຍຄວາມວ່າ, ພວກມັນແຕກຕ່າງກັນແນວໃດ, ແລະບ່ອນທີ່ພວກເຂົາຕັດກັນໃນພູມສັນຖານເຕັກໂນໂລຢີທີ່ທັນສະໄຫມ.

ສູດການຄິດໄລ່ແມ່ນຫຍັງ:

ໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຄໍາສັບທີ່ໄດ້ຖືກ bandied ກ່ຽວກັບວົງການດ້ານວິຊາການສໍາລັບການທົດສະວັດ: algorithm.

ສູດການຄິດໄລ່ແມ່ນຊຸດຂອງຂັ້ນຕອນ. ໃນການພັດທະນາຊອບແວ, algorithm ປົກກະຕິແລ້ວໃຊ້ເວລາຮູບແບບຂອງຊຸດຄໍາສັ່ງຫຼືການດໍາເນີນງານທີ່ໂຄງການປະຕິບັດເພື່ອເຮັດສໍາເລັດວຽກງານໃດຫນຶ່ງ.

ທີ່ເວົ້າວ່າ, ບໍ່ແມ່ນ algorithms ທັງຫມົດແມ່ນຊອບແວ. ຕົວຢ່າງ, ເຈົ້າສາມາດເວົ້າໄດ້ວ່າສູດອາຫານແມ່ນສູດການຄິດໄລ່ເນື່ອງຈາກວ່າມັນຍັງເປັນຊຸດຂອງໂປຣແກຣມ. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ສູດການຄິດໄລ່ຄໍາສັບມີປະຫວັດສາດອັນຍາວນານ, ມີມາຫຼາຍສະຕະວັດກ່ອນໃຜ

ອັດຕະໂນມັດແມ່ນຫຍັງ:

ອັດຕະໂນມັດ ໝາຍ ເຖິງການປະຕິບັດວຽກງານທີ່ມີການປ້ອນຂໍ້ມູນຂອງມະນຸດຫຼືການຄວບຄຸມທີ່ຈໍາກັດ. ມະນຸດອາດຈະຕັ້ງເຄື່ອງມື ແລະຂະບວນການຕ່າງໆເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານອັດຕະໂນມັດ, ແຕ່ເມື່ອເລີ່ມຕົ້ນແລ້ວ, ຂະບວນການເຮັດວຽກແບບອັດຕະໂນມັດຈະເຮັດວຽກເປັນສ່ວນໃຫຍ່ ຫຼືທັງໝົດຂອງຕົນເອງ.
ເຊັ່ນດຽວກັນກັບ algorithms, ແນວຄວາມຄິດຂອງອັດຕະໂນມັດໄດ້ປະມານສໍາລັບສັດຕະວັດແລ້ວ. ໃນຕອນຕົ້ນຂອງຍຸກຄອມພິວເຕີ, ອັດຕະໂນມັດບໍ່ແມ່ນຈຸດໃຈກາງຂອງວຽກງານເຊັ່ນ: ການພັດທະນາຊອບແວ. ແຕ່ໃນທົດສະວັດທີ່ຜ່ານມາຫຼືດັ່ງນັ້ນ, ແນວຄວາມຄິດທີ່ນັກຂຽນໂປລແກລມແລະທີມງານປະຕິບັດງານ IT ຄວນເຮັດໃຫ້ການເຮັດວຽກຂອງເຂົາເຈົ້າອັດຕະໂນມັດຫຼາຍເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້ແມ່ນແຜ່ຂະຫຍາຍຢ່າງກວ້າງຂວາງ.
ມື້ນີ້, ອັດຕະໂນມັດໄປຄຽງຄູ່ກັບການປະຕິບັດເຊັ່ນ DevOps ແລະການຈັດສົ່ງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ປັນຍາທຽມແມ່ນຫຍັງ:

Artificial Intelligence (AI) ແມ່ນການຈໍາລອງຄວາມສະຫລາດຂອງມະນຸດໂດຍຄອມພິວເຕີຫຼືເຄື່ອງມືອື່ນໆທີ່ບໍ່ແມ່ນມະນຸດ.

Generative AI, ເຊິ່ງສ້າງເນື້ອຫາທີ່ເປັນລາຍລັກອັກສອນຫຼືເປັນຕາທີ່ເຮັດຕາມການເຮັດວຽກຂອງຄົນທີ່ແທ້ຈິງ, ໄດ້ເປັນຈຸດໃຈກາງຂອງການສົນທະນາ AI ສໍາລັບປີທີ່ຜ່ານມາຫຼືຫຼາຍກວ່ານັ້ນ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, AI ທົ່ວໄປແມ່ນພຽງແຕ່ຫນຶ່ງໃນຫຼາຍປະເພດຂອງ AI ທີ່ມີຢູ່, ແລະຮູບແບບອື່ນໆທີ່ສຸດຂອງ AI (ຕົວຢ່າງ, ການວິເຄາະການຄາດຄະເນ)

ມີຢູ່ດົນນານກ່ອນທີ່ຈະເປີດຕົວ ChatGPT ໄດ້ກະຕຸ້ນໃຫ້ AI ຂະຫຍາຍຕົວໃນປັດຈຸບັນ.

ສອນຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ algorithms, ອັດຕະໂນມັດ, ແລະ AI:

Algorithms ທຽບກັບອັດຕະໂນມັດ ແລະ AI:

ພວກເຮົາສາມາດຂຽນ algorithm ທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບອັດຕະໂນມັດຫຼື AI. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, algorithm ໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຊອບແວທີ່ກວດສອບຜູ້ໃຊ້ໂດຍອີງໃສ່ຊື່ຜູ້ໃຊ້ແລະລະຫັດຜ່ານໃຊ້ຊຸດຂັ້ນຕອນສະເພາະເພື່ອເຮັດສໍາເລັດຫນ້າວຽກ (ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມັນເປັນສູດການຄິດໄລ່), ແຕ່ມັນບໍ່ແມ່ນຮູບແບບອັດຕະໂນມັດ, ແລະແນ່ນອນ. ບໍ່ແມ່ນ AI.

ອັດຕະໂນມັດທຽບກັບ AI:

ເຊັ່ນດຽວກັນ, ຂະບວນການຈໍານວນຫຼາຍທີ່ນັກພັດທະນາຊອບແວແລະທີມງານ ITOPs ອັດຕະໂນມັດບໍ່ແມ່ນຮູບແບບຂອງ AI. ຕົວຢ່າງ, ທໍ່ CI/CD ມັກຈະມີຂະບວນການເຮັດວຽກແບບອັດຕະໂນມັດຫຼາຍອັນ, ແຕ່ພວກມັນບໍ່ໄດ້ອີງໃສ່ AI ເພື່ອເຮັດໃຫ້ຂະບວນການອັດຕະໂນມັດ. ພວກເຂົາໃຊ້ຂະບວນການທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບທີ່ງ່າຍດາຍ.

AI ທີ່ມີລະບົບອັດຕະໂນມັດ ແລະສູດການຄິດໄລ່:

ໃນຂະນະດຽວກັນ, AI ມັກຈະອີງໃສ່ສູດການຄິດໄລ່ເພື່ອຊ່ວຍ mimic ສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດ, ແລະໃນຫຼາຍໆກໍລະນີ, AI ມີຈຸດປະສົງເພື່ອເຮັດໃຫ້ວຽກງານຫຼືການຕັດສິນໃຈອັດຕະໂນມັດ. ແຕ່ອີກເທື່ອຫນຶ່ງ, ບໍ່ແມ່ນ algorithms ຫຼືອັດຕະໂນມັດທັງຫມົດແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI.

ທັງສາມມາຮ່ວມກັນແນວໃດ:

ທີ່ເວົ້າວ່າ, ເຫດຜົນວ່າເປັນຫຍັງ algorithms, ອັດຕະໂນມັດ, ແລະ AI ມີຄວາມສໍາຄັນຫຼາຍກັບເຕັກໂນໂລຊີທີ່ທັນສະໄຫມແມ່ນວ່າການນໍາໃຊ້ພວກມັນຮ່ວມກັນແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ກັບບາງແນວໂນ້ມເຕັກໂນໂລຢີທີ່ຮ້ອນທີ່ສຸດໃນປະຈຸບັນ.

ຕົວຢ່າງທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງສິ່ງນີ້ແມ່ນເຄື່ອງມື AI ທົ່ວໄປ, ເຊິ່ງອີງໃສ່ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມເພື່ອເຮັດຕາມການຜະລິດເນື້ອຫາຂອງມະນຸດ. ເມື່ອຖືກນຳໃຊ້, ຊອບແວ AI ທົ່ວໄປສາມາດສ້າງເນື້ອຫາໂດຍອັດຕະໂນມັດ.

ສູດການຄິດໄລ່, ອັດຕະໂນມັດ ແລະ AI ສາມາດຮວມເຂົ້າກັນໃນສະພາບການອື່ນໆໄດ້ເຊັ່ນກັນ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, NoOps (ຂະບວນການເຮັດວຽກ IT ອັດຕະໂນມັດຢ່າງເຕັມທີ່ທີ່ບໍ່ຕ້ອງການແຮງງານຂອງມະນຸດ) ອາດຈະຕ້ອງການບໍ່ພຽງແຕ່ອັດຕະໂນມັດ algorithmic, ແຕ່ຍັງເຄື່ອງມື AI ທີ່ຊັບຊ້ອນເພື່ອໃຫ້ການຕັດສິນໃຈທີ່ສັບສົນ, ອີງໃສ່ສະພາບການທີ່ບໍ່ສາມາດບັນລຸໄດ້ໂດຍ algorithms ຢ່າງດຽວ.

ສູດການຄິດໄລ່, ອັດຕະໂນມັດ ແລະ AI ແມ່ນຈຸດໃຈກາງຂອງໂລກເທັກໂນໂລຍີປັດຈຸບັນ. ແຕ່ບໍ່ແມ່ນເຕັກໂນໂລຢີທີ່ທັນສະໄຫມທັງຫມົດແມ່ນອີງໃສ່ສາມແນວຄວາມຄິດນີ້. ເພື່ອເຂົ້າໃຈຢ່າງຖືກຕ້ອງວ່າເທກໂນໂລຍີເຮັດວຽກແນວໃດ, ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງຮູ້ເຖິງບົດບາດທີ່ algorithms, automation ແລະ AI ຫຼິ້ນ (ຫຼືບໍ່ໄດ້ຫຼີ້ນ) ໃນມັນ.