Mūsdienās ir gandrīz neiespējami runāt par jebkuru ar tehnoloģijām saistītu tēmu, neminot vienu no šiem trim terminiem: algoritmi, automatizācija un mākslīgais intelekts. Neatkarīgi no tā, vai saruna ir par rūpnieciskās programmatūras izstrādi (kur galvenais ir algoritmi), DevOps (kas pilnībā attiecas uz automatizāciju) vai AIOps (mākslīgā intelekta izmantošanu IT darbību nodrošināšanai), jūs sastapsities ar šiem moderno tehnoloģiju modes vārdiem.
Faktiski šo terminu parādīšanās biežums un daudzie pārklājošie lietošanas gadījumi, kuriem tie tiek piemēroti, ļauj tos viegli sajaukt. Piemēram, mēs varētu domāt, ka katrs algoritms ir AI forma vai ka vienīgais veids, kā automatizēt, ir piemērot AI.
Realitāte ir daudz sarežģītāka. Lai gan algoritmi, automatizācija un AI ir saistīti, tie ir skaidri atšķirīgi jēdzieni, un būtu kļūda tos sajaukt. Šodien mēs noskaidrosim, ko šie termini nozīmē, kā tie atšķiras un kur tie krustojas mūsdienu tehnoloģiju vidē.
Kas ir algoritms:
Sāksim ar terminu, par kuru tehniskajās aprindās ir aprunāts gadu desmitiem: algoritms.
Algoritms ir procedūru kopums. Programmatūras izstrādē algoritms parasti izpaužas kā virkne komandu vai darbību, ko programma veic, lai veiktu noteiktu uzdevumu.
Tas nozīmē, ka ne visi algoritmi ir programmatūra. Piemēram, jūs varētu teikt, ka recepte ir algoritms, jo tā ir arī programmu kopa. Faktiski vārdam algoritms ir sena vēsture, kas aizsākās gadsimtiem pirms tā
Kas ir automatizācija:
Automatizācija nozīmē uzdevumu veikšanu ar ierobežotu cilvēka ieguldījumu vai uzraudzību. Cilvēki var iestatīt rīkus un procesus, lai veiktu automatizētus uzdevumus, taču pēc tam, kad automatizētās darbplūsmas ir uzsāktas, tās lielākoties vai pilnībā darbosies pašas.
Tāpat kā algoritmi, automatizācijas jēdziens ir pastāvējis gadsimtiem ilgi. Datoru laikmeta pirmajās dienās automatizācija nebija galvenais uzdevums, piemēram, programmatūras izstrāde. Taču pēdējo desmit gadu laikā plaši izplatīta ir kļuvusi ideja, ka programmētājiem un IT operāciju komandām vajadzētu pēc iespējas vairāk sava darba automatizēt.
Mūsdienās automatizācija iet roku rokā ar tādām praksēm kā DevOps un nepārtraukta piegāde.
Kas ir mākslīgais intelekts:
Mākslīgais intelekts (AI) ir cilvēka intelekta simulācija, izmantojot datorus vai citus ar cilvēku nesaistītus rīkus.
Ģeneratīvais AI, kas ģenerē rakstisku vai vizuālu saturu, kas atdarina reālu cilvēku darbu, ir bijis AI diskusiju centrā apmēram pēdējo gadu. Tomēr ģeneratīvā AI ir tikai viens no daudzajiem AI veidiem, kas pastāv, un vairums citu AI veidu (piemēram, paredzamā analītika)
pastāvēja ilgi pirms ChatGPT palaišanas izraisīja pašreizējo AI uzplaukumu.
Māciet atšķirību starp algoritmiem, automatizāciju un AI:
Algoritmi salīdzinājumā ar automatizāciju un AI:
Mēs varam uzrakstīt algoritmu, kas nav pilnībā saistīts ar automatizāciju vai AI. Piemēram, algoritms programmatūras lietojumprogrammā, kas autentificē lietotāju, pamatojoties uz lietotājvārdu un paroli, izmanto noteiktu procedūru kopu, lai pabeigtu uzdevumu (kas padara to par algoritmu), taču tas nav automatizācijas veids, un tas noteikti ir nevis AI.
Automatizācija pret AI:
Tāpat daudzi procesi, ko programmatūras izstrādātāji un ITOps komandas automatizē, nav AI forma. Piemēram, CI/CD konveijeros bieži ir daudz automatizētu darbplūsmu, taču tie nepaļaujas uz AI, lai automatizētu procesus. Viņi izmanto vienkāršus uz noteikumiem balstītus procesus.
AI ar automatizāciju un algoritmiem:
Tikmēr AI bieži paļaujas uz algoritmiem, kas palīdz atdarināt cilvēka intelektu, un daudzos gadījumos AI mērķis ir automatizēt uzdevumus vai pieņemt lēmumus. Bet atkal ne visi algoritmi vai automatizācija ir saistīti ar AI.
Kā šie trīs sanāk kopā:
Tomēr iemesls, kāpēc algoritmi, automatizācija un mākslīgais intelekts ir tik svarīgi mūsdienu tehnoloģijām, ir tas, ka to izmantošana kopā ir dažu mūsdienu karstāko tehnoloģiju tendenču atslēga.
Labākais piemērs tam ir ģeneratīvie AI rīki, kas balstās uz algoritmiem, kas apmācīti, lai atdarinātu cilvēka satura veidošanu. Izvietojot, ģeneratīvā AI programmatūra var automātiski ģenerēt saturu.
Algoritmi, automatizācija un AI var saplūst arī citos kontekstos. Piemēram, NoOps (pilnībā automatizētas IT operāciju darbplūsmas, kurām vairs nav nepieciešams cilvēku darbs) var būt nepieciešama ne tikai algoritmiska automatizācija, bet arī sarežģīti mākslīgā intelekta rīki, lai nodrošinātu sarežģītu, kontekstā balstītu lēmumu pieņemšanu, ko nevar panākt tikai ar algoritmiem.
Algoritmi, automatizācija un AI ir mūsdienu tehnoloģiju pasaules pamatā. Taču ne visas mūsdienu tehnoloģijas balstās uz šiem trim jēdzieniem. Lai precīzi saprastu, kā tehnoloģija darbojas, mums ir jāzina algoritmu, automatizācijas un AI loma tajā (vai nespēlē).
Izlikšanas laiks: 16.-2024. maijs