Idag är det nästan omöjligt att prata om något teknikrelaterat ämne utan att nämna något av följande tre termer: algoritmer, automation och artificiell intelligens. Oavsett om samtalet handlar om industriell mjukvaruutveckling (där algoritmer är nyckeln), DevOps (som helt handlar om automation) eller AIOps (användningen av artificiell intelligens för att driva IT-drift), kommer du att stöta på dessa moderna tekniska modeord.
Faktum är att den frekvens med vilken dessa termer förekommer och de många överlappande användningsfallen de tillämpas på gör det lätt att blanda ihop dem. Till exempel kan vi 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, automation och AI alla är relaterade, är de tydligt olika begrepp, och det skulle vara ett misstag att blanda ihop dem. Idag ska vi bryta ner vad dessa termer betyder, hur de skiljer sig och var de skär varandra i det moderna tekniklandskapet.
Vad är en algoritm:
Låt oss börja med en term som har kretsat kring i tekniska kretsar i decennier: 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.
Som sagt, inte alla algoritmer är mjukvara. Till exempel kan man 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 ta
Vad är automation:
Automatisering innebär att utföra uppgifter med begränsad mänsklig insats eller övervakning. Människor kan ställa in verktyg och processer för att utföra automatiserade uppgifter, men när de väl har initierats kommer automatiserade arbetsflöden att köras till stor del eller helt av sig själva.
Liksom algoritmer har begreppet automatisering funnits i århundraden. I början av datoråldern var automatisering inte ett centralt fokus för uppgifter som mjukvaruutveckling. Men under det senaste decenniet eller så har idén att programmerare och IT-driftsteam ska 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 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 finns, och de flesta andra former av AI (t.ex. prediktiv analys)
existerade långt innan lanseringen av ChatGPT utlöste den nuvarande AI-boomen.
Lär dig skillnaden mellan algoritmer, automation och AI:
Algoritmer vs. automation och AI:
Vi kan skriva en algoritm som är helt orelaterade till automation eller AI. Till exempel, en algoritm i ett program som autentiserar en användare baserat på ett användarnamn och lösenord använder en specifik uppsättning procedurer för att slutföra uppgiften (vilket gör det till en algoritm), men det är inte en form av automatisering, och det är verkligen inte AI.
Automation kontra AI:
På samma 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 automation och algoritmer:
Samtidigt förlitar sig AI ofta på algoritmer för att hjälpa efterlikna 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 möts:
Som sagt, anledningen till att algoritmer, automation och AI är så viktiga för modern teknik är att att använda dem tillsammans är nyckeln till några av dagens hetaste tekniktrender.
Det bästa exemplet på detta är generativa AI-verktyg, som förlitar sig på algoritmer tränade för att efterlikna mänskligt innehållsproduktion. När den distribueras kan generativ AI-programvara generera innehåll automatiskt.
Algoritmer, automation och AI kan konvergera i andra sammanhang också. Till exempel kan NoOps (helautomatiserade IT-driftarbetsflöden som inte längre kräver mänskligt arbete) kräva inte bara algoritmisk automatisering, utan också sofistikerade AI-verktyg för att möjliggöra komplext, sammanhangsbaserat beslutsfattande som inte kan uppnås enbart med algoritmer.
Algoritmer, automation och AI är hjärtat i dagens teknologivärld. Men inte all modern teknik förlitar sig på dessa tre koncept. För att korrekt förstå hur en teknik fungerar måste vi veta vilken roll algoritmer, automation och AI spelar (eller inte spelar) i den.
Posttid: 16 maj 2024