תוֹכֶן
- AI לעומת אוטומציה
- חסרונות כלשהם?
- אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך
מקור: CharlieAJA / iStockphoto
להסיר:
AI קרוב יותר ממה שאתה חושב, וזה באמת יכול להכניס כמה שינויים קיצוניים בדרך שבה אנו עובדים וחיים.
בינה מלאכותית (AI) היא נושא חם בארגון בימינו, כאשר מובילי התעשייה בוחנים יישומים שנעים בין מוצרים חכמים לריפוי עצמי - ואפילו תודעתי - תשתיות מחשוב.
אך כמה מזה אמיתי וכמה מדע בדיוני? האם אנחנו באמת על סף מכירת אנושיותנו לכיתה של אדוני רובוטים? או שמא הטכנולוגיה לא תיצור שינוי משמעותי בכלל?
אם לשפוט לפי מה שזמין כרגע ולאן פונות מגמות הפיתוח, התשובה לשתי השאלות האחרונות היא "לא".
AI לעומת אוטומציה
הדבר הראשון שצריך להבין לגבי ה- AI של ימינו הוא שזה לא רק הרחבה של האוטומציה הקיימת. ניתן להשתמש באוטומציה המסורתית כדי לגרום למכונות, מכשירים ויישומים לבצע משימות שניתנות לחזרה, בדרך כלל בקצב קבוע ובאופן עקבי. אוטומציה מונעת AI מאפשרת לישות המתוכנתת להסתגל ולהגיב תחילה למגוון רחב של גירויים ואז להתאים דפוסי תכנות ותפעול משלה כך שיתאימו לסביבתה המשתנה. כך שאמנם ניתן לתכנת זרוע רובוטית אוטומטית לחיבור לוח מסוים לסוג מסוים של דלת מכונית באותה צורה מספר אינסופי של פעמים, אך זרוע AI יכולה לנתח סוגים שונים של לוחות ולברר בעצמה כיצד לחבר אותם אל סוגים שונים של דלתות. (למידע נוסף על אוטומציה, ראה אוטומציה: עתיד מדעי הנתונים ולמידת מכונות?)
מבחינת תשתיות ארגוניות, AI היא המפתח ליישום הטרנספורמציה הדיגיטלית הנחוצה כדי לשגשג בכלכלה מוכוונת שירותים, אומר Venkat Srinivasan, יו"ר ומנכ"ל חברת האוטומציה Rage Frameworks. AI כבר מציגה מספר יכולות מפתח לפעולות תשתית תוך שימוש בגישה בלשנית יותר לניתוח נתונים במקום אלגוריתמי מסדי נתונים מסורתיים. באופן זה, מערכות נתונים ארגוניות משיגות את היכולת להבין נתונים במצבם וברלוונטיות שלהן לעולם האמיתי, מה שמאפשר להן, בתורו, להבין את מקורות הנתונים הלא מובנים היושבים בארכיונים ארגוניים לא נגועים ונשכחים. יחד עם זאת היא מאפשרת רמה גבוהה יותר של חשיבה ועקיבה, ומעניקה למפעילים אנושיים ומערכות חכמות אחרות את היכולת להתעמק באנליטיקה ותהליכים אחרים כדי לקבוע כיצד ומדוע מתקבלות החלטות.
אבל איך, בדיוק, כל זה ישתמש ברמה מבצעית? אילו סוגים של יישומים אנו יכולים לצפות לראות מתהליכים מונעי AI?
לדברי גיל הוצ ', שותף מנהל ב- gPress ייעוץ מחקרי, שניים מהעמוקים יותר הם זיהוי דיבור ויצירת שפה טבעית. באמצעות רשתות עצביות וטכנולוגיות מתקדמות אחרות, חברות כמו גוגל ואמזון כבר דוחפות את מחשוב השיחה לבית דרך Google Home ו- Alexa. זה רק עניין של זמן, שאותן טכנולוגיות אלה פולשות למרכז הנתונים, ומאפשרות אפילו למשתמשים שאינם טכניים פשוט לשאול את סביבות הנתונים שלהם מה הם צריכים לדעת ולא להקליד, לחיצה או ing. כמו כן, עם יכולות הלמידה העצמית, התיקון העצמי שה- AI מביא לשולחן, סביר להניח שמעגלי החיים של המערכת ודפוסי השדרוג ישתנו באופן דרמטי - ציוד לא ישפיל לאורך זמן; זה ישתפר עם מעט או ללא מעורבות אנושית. כמו כן, סביבת הנתונים עצמה תהפוך להיות פעילה יותר בפעולותיה, ותביא הצעות כיצד לבצע אופטימיזציה של ביצועי הנתונים, ולא רק להגיב לפקודות.
חסרונות כלשהם?
האם החזון הזה של עתיד מזהיר ומבריק הוא כל מה שיש AI במפעל אז? מה עם החסרונות?
אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך
אינך יכול לשפר את כישורי התכנות שלך כאשר לאף אחד לא אכפת מאיכות התוכנה.
ליתר ביטחון, אומר כריס פרימסברגר, eWeek, AI יהיה חייב להיות מיושם בצורה מבוקרת ומתואמת, ממש כמו כל טכנולוגיה אחרת. למעשה, רבים מהמלכודות העיקריות זהות לפלטפורמות הנתונים הקיימות, כמו פריסת טכנולוגיה בחיפוש אחר פיתרון ואי-הבטחת תהליכים אוטומטיים הם מהווים דרישות עסקיות. אבל AI דורש גם תשומת לב מיוחדת, כמו הכרה בעובדה ש- AI יכול רק לספק תוצאות טובות כמו הנתונים שהוא מקבל. יש גם חילופי דברים בין רוחב לעומק בכל הקשור ל- AI; כל מערכת שתוכננה לטפל במגוון רחב של פונקציות לא תוכל להתעמק בתהליכים גרגירים במיוחד המניעים את הפרודוקטיביות. (למידע נוסף על עתידו של AI, ראה אל תסתכל אחורה, הנה הם באים! התקדמות הבינה המלאכותית.)
וכנראה החשוב מכל: לא משנה כמה פלטפורמת AI תהיה "חכמה", היא תמיד תזדקק למוח אנושי שינחה אותה.
כך שלמרות שזה נשמע קלישאה, העובדה היא ש- AI באמת נמצא על סף או מחדש את סביבת הנתונים למשהו הדומה למה שראינו בסרטי מדע בדיוני כל השנים: סביבת נתונים מדברת וחושבת שהיא ממש הכל סביבנו, כמו המחשב המשולב של חברת Starship Enterprise.
לאור זה, נראה שכולנו נצטרך להתרגל לרעיון שהעסק אינו עוד רק אוסף של מכשירים ותוכנה התומכים בנתונים שלנו, אלא חבר בצוות העסקי מגיב ויעיל במיוחד.