В чем разница между RPA, AI и ML?
Насколько ИИ слишком много?
Насколько ИИ является ИИ? Медийный шум настолько исказил представление об ИИ, что крылатые фразы, поп-медиа, книги и фильмы изображают дроидов то выпячивающимися в металлическом блеске полувязких жидкостей, то кавалерией дроидов, которые собираются аннексировать страны, скапливаясь в городах. ворота. Линия разделения иногда очень расплывчата, например, как важно различать в хирургическом устройстве меру истинного человеческого движения и человеческого увеличения.
Несмотря на то, что термин «искусственный интеллект», несомненно, использовался неправильно, эта технология в настоящее время используется в здравоохранении, военных действиях, разработке книг и музыки, тщательном изучении и просмотре резюме, определении вашей кредитоспособности, изменении фотографий на вашем телефоне и веб-сайтах с искусственным интеллектом. чат-боты.
Последней в линейке искажений была зубная щетка Oral — Genius X от B с предполагаемыми способностями искусственного интеллекта. Хотя в зубной щетке используются датчики, которые обеспечивают обратную связь о том, чистите ли вы нужное количество времени, назвать ее искусственным интеллектом тривиально.
Научно-фантастическая версия дроида, который во много раз умнее человека, то, что эксперты называют общим искусственным интеллектом, появится, если мы хотим его создать, только в далеком будущем.
Поиск Google, программное обеспечение для распознавания изображений, персональные помощники (такие как Siri и Google), беспилотные автомобили и Watson от IBM — это примеры ИИ, которые включают алгоритмы и обеспечивают результат. Однако эти системы не имеют никакого понимания или понимания того, что они делают.
Осведомленность об искусственном интеллекте и связанных с ним технологиях, машинном обучении и глубоком обучении поможет вам понять процессы обслуживания клиентов, а также время и деньги компании.
Можем ли мы обучать машины или машины учатся?
Машинное обучение, подмножество и приложение ИИ, наделяет систему способностью учиться, идентифицировать и делать прогнозы, используя данные. Вместо того, чтобы использовать код для определения проблемы, теперь систему можно научить узнавать, является ли какой-либо фрукт апельсином или яблоком, а животное — кошкой или собакой.
Иллюстрация кривой обучения машины
Итак, вы пытаетесь создать программу, которая будет распознавать домашних животных. Вы делаете это старым и традиционным способом, программируя, сопоставляя четкие правила, такие как «заостренные уши» или «задорные глаза».
Но загвоздка в том, что вы показываете картинку леопарда или тигра, а потом определяете координаты кота. Точно так же, как это соотносится, когда вы показываете изображение опоссумов или животных такого же размера, как у кошек.
Для этого вам нужно будет определить все виды перестановок и комбинаций, начиная от пушистости и резкости и заканчивая всеми видами извилистости.
На этом этапе вы почти желаете, чтобы машина могла учиться сама. Лучше дать машине огромную коллекцию фотографий кошек и пусть она сама решает, какие закономерности она находит в том, что видит.
Со временем машина соединит точки, и с каждой новой версией она будет становиться лучше. Единственным преимуществом этого метода является то, что вам не нужно его программировать. Несмотря на все попытки изменить и обработать систему, вы по-прежнему не говорите системе, что искать, но вы даете данные 1 и 0, позволяя системе вычислять и идентифицировать закономерности, на которые не способны даже люди. .
В чем тогда разница между ИИ и машинным обучением?
Основное отличие состоит в том, что искусственный интеллект использует алгоритмы, которые могут работать с его собственным интеллектом, копируя человеческий интеллект, в то время как машинное обучение заключается в извлечении знаний из данных.
Искусственный интеллект имеет более широкую сферу применения, и его можно использовать для реализации и выполнения сложных задач, в то время как машинное обучение имеет ограничение, состоящее в том, что его обучают выполнять только определенное подмножество задач.
Приложения искусственного интеллекта находятся в Siri и поддержке клиентов с помощью чат-ботов, в то время как машинное обучение можно найти в системах онлайн-рекомендаций, алгоритмах поиска Google и предложениях автоматической пометки Facebook.
Тогда как обстоит дело с роботизированной автоматизацией процессов?
При всем этом возникает своего рода недоумение относительно того, в чем разница между искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением (МО) и роботизированными службами автоматизации процессов (RPA)? Проще говоря, роботизированная автоматизация процессов — это программный робот, который следует строгим правилам для выполнения повторяющихся задач. Таким образом, RPA больше похож на штатного сотрудника организации, хорошо выполняющего свою повторяющуюся канцелярскую работу.
