I disse dager er det nesten umulig å snakke om noe teknologirelatert emne uten å nevne ett av følgende tre begreper: algoritmer, automatisering og kunstig intelligens. Enten samtalen handler om industriell programvareutvikling (der algoritmer er nøkkelen), DevOps (som utelukkende handler om automatisering) eller AIOps (bruk av kunstig intelligens for å drive IT-drift), vil du møte disse moderne teknologiske buzzwords.
Faktisk gjør hyppigheten som disse begrepene vises med og de mange overlappende brukstilfellene de brukes på, det enkelt å blande dem sammen. For eksempel kan vi tenke at hver algoritme er en form for AI, eller at den eneste måten å automatisere på er å bruke AI på den.
Virkeligheten er mye mer kompleks. Selv om algoritmer, automatisering og AI alle er relaterte, er de tydelig forskjellige konsepter, og det ville være en feil å blande dem sammen. I dag skal vi bryte ned hva disse begrepene betyr, hvordan de skiller seg, og hvor de krysser hverandre i det moderne teknologilandskapet.
Hva er en algoritme:
La oss starte med et begrep som har vært drevet rundt i tekniske kretser i flere tiår: algoritme.
En algoritme er et sett med prosedyrer. I programvareutvikling tar en algoritme vanligvis form av en rekke kommandoer eller operasjoner som et program utfører for å utføre en gitt oppgave.
Når det er sagt, er ikke alle algoritmer programvare. For eksempel kan du si at en oppskrift er en algoritme fordi den også er et sett med programmer. Faktisk har ordet algoritme en lang historie, som kan dateres tilbake århundrer før noen ta
Hva er automatisering:
Automatisering betyr å utføre oppgaver med begrenset menneskelig innsats eller tilsyn. Mennesker kan sette opp verktøyene og prosessene for å utføre automatiserte oppgaver, men når de først er initiert, vil automatiserte arbeidsflyter stort sett eller helt kjøre av seg selv.
I likhet med algoritmer har begrepet automatisering eksistert i århundrer. I de tidlige dagene av dataalderen var ikke automatisering et sentralt fokus for oppgaver som programvareutvikling. Men i løpet av det siste tiåret eller så har ideen om at programmerere og IT-driftsteam skal automatisere så mye av arbeidet som mulig blitt utbredt.
I dag går automatisering hånd i hånd med praksis som DevOps og kontinuerlig levering.
Hva er kunstig intelligens:
Kunstig intelligens (AI) er simulering av menneskelig intelligens ved hjelp av datamaskiner eller andre ikke-menneskelige verktøy.
Generativ AI, som genererer skriftlig eller visuelt innhold som etterligner arbeidet til virkelige mennesker, har vært i sentrum for AI-diskusjoner det siste året eller så. Generativ AI er imidlertid bare én av mange typer AI som eksisterer, og de fleste andre former for AI (f.eks. prediktiv analyse)
eksisterte lenge før lanseringen av ChatGPT utløste den nåværende AI-boomen.
Lær forskjellen mellom algoritmer, automatisering og AI:
Algoritmer vs. automatisering og AI:
Vi kan skrive en algoritme som er helt urelatert til automatisering eller AI. For eksempel, en algoritme i en programvareapplikasjon som autentiserer en bruker basert på et brukernavn og passord, bruker et spesifikt sett med prosedyrer for å fullføre oppgaven (som gjør det til en algoritme), men det er ikke en form for automatisering, og det er absolutt ikke AI.
Automatisering vs. AI:
På samme måte er mange av prosessene som programvareutviklere og ITOps-team automatiserer ikke en form for AI. For eksempel inneholder CI/CD-pipelines ofte mange automatiserte arbeidsflyter, men de er ikke avhengige av AI for å automatisere prosesser. De bruker enkle regelbaserte prosesser.
AI med automatisering og algoritmer:
I mellomtiden er AI ofte avhengig av algoritmer for å hjelpe etterligne menneskelig intelligens, og i mange tilfeller har AI som mål å automatisere oppgaver eller ta beslutninger. Men igjen, ikke alle algoritmer eller automatisering er relatert til AI.
Hvordan de tre kommer sammen:
Når det er sagt, er grunnen til at algoritmer, automatisering og AI er så viktige for moderne teknologi at å bruke dem sammen er nøkkelen til noen av dagens hotteste teknologitrender.
Det beste eksemplet på dette er generative AI-verktøy, som er avhengige av algoritmer som er trent til å etterligne produksjon av menneskelig innhold. Når den er distribuert, kan generativ AI-programvare generere innhold automatisk.
Algoritmer, automatisering og AI kan konvergere i andre sammenhenger også. For eksempel kan NoOps (helautomatiserte IT-driftsarbeidsflyter som ikke lenger krever menneskelig arbeidskraft) kreve ikke bare algoritmisk automatisering, men også sofistikerte AI-verktøy for å muliggjøre komplekse, kontekstbaserte beslutninger som ikke kan oppnås med algoritmer alene.
Algoritmer, automatisering og AI er kjernen i dagens teknologiverden. Men ikke alle moderne teknologier er avhengige av disse tre konseptene. For nøyaktig å forstå hvordan en teknologi fungerer, må vi vite hvilken rolle algoritmer, automatisering og AI spiller (eller ikke spiller) i den.
Innleggstid: 16. mai 2024