人工智能与自动化

曾经只存在于科幻领域的技术，如今已成为一种突破性技术，并已融入人类生活的方方面面，这就是人工智能（AI）。谈到提高业务运营等趋势，人工智能已经在为曾经无法想象的未来创造新的道路。本文将介绍人工智能的含义、工作原理及其如何改变世界。

人工智能的当下与未来

人工智能的定义表明，它是一种智能代理的设计，这些代理能够像人类一样工作和做出反应。它们包括认知任务，如感知语言和物体、思考，以及最终的决策和创造力。人工智能系统被定义为能够接收数据，从数据中发展模式，并根据新数据改变行为，这与人类不同，它们通常由机器学习算法和模型驱动。

AI并非单一技术，而是一个涵盖多个子领域的领域，包括：

1. 机器学习 (ML)：人工智能的一个子领域，使系统能够自主学习，而无需从根本上了解其如何工作。
2. 自然语言处理 (NLP)：指计算机吸收、分析和生成人类语言的能力。
3. 计算机视觉：机器理解甚至推理图像的能力，类似于我们眼睛的能力。
4. 机器人技术：将人工智能与其他物理机器相结合，创造出能够处理从装配线到开胸手术等各种任务的机器人。

人工智能简介

人工智能，也称为AI，包括数据、算法和计算处理能力。以下是创建AI系统的简化步骤：

1. 数据收集：AI高度依赖数据。它处理的信息越多，就越能学习并建立变量之间的关系，识别趋势，并得出正确的结论。
2. 算法训练：通过机器学习算法训练的人工智能模型学会如何在数据中寻找模式。这需要将大量数据输入系统，以便系统学会如何处理未来的类似数据。
3. 模式识别：AI模型学习训练数据的特征，并从中决定在面对新数据时什么才是最佳的。
4. 持续学习：超级人工智能系统依赖于反馈，它们通过学习新的数据来训练自己，以使其产出更加更新。

人工智能的一些应用

由于其在社会生活和职业中的卓越质量改进，AI在多个行业都很有用。以下是AI在不同行业引起轰动的方式：

1. 医疗保健：AI已在疾病早期诊断和患者治疗方面得到增强。例如，在诊断疾病时，如通过X射线等医学影像，AI比医生更能识别出可能的迹象。至关重要的是，人工智能技术被应用于根据患者的基因特征优化治疗，以改善患者健康。
2. 金融：银行和其他金融机构整合了基于AI的系统，用于识别和预防欺诈，并协助推荐适合客户使用的股票走势和产品。为了保护客户，交易和模式会被算法处理，以便实时标记出有风险的活动。
3. 零售：人工智能现已与零售业密不可分，包括作为买家顾问或管理特定产品可用性的可能性。聊天机器人通过使用预测分析的大数据信息，为客户提供即时支持，并改善店铺布局。
4. 汽车行业：汽车运输是当今世界上最迷人的技术之一，而由人工智能驱动的自动驾驶汽车就是这项技术的一部分。这些车辆依靠计算机视觉、机器学习和动态计算模型在最短的时间内做出决策，从而减少事故发生率，并使交通更加便捷。
5. 教育：AI技术在提供个性化学习解决方案方面越来越有用。它的主要优势在于能够评估学习者的进步，并相应地、充分地响应每个学习者的学习类型。

人工智能的伦理和社会影响

常言道，谁掌握了权力，谁就应该承担责任。AI的兴起带来了重要的伦理考量：

1. 隐私问题：AI系统很大程度上依赖于大量的个人信息。AI的另一个新兴风险是保护用户数据和成员隐私。
2. 偏见与公平：它们也会因训练数据中的偏见而产生有偏见的结果。重要的是要认识到，只有在AI的决策能够实现公平和可解释性时，才有可能创建人们可以信赖的AI系统。
3. 就业流失：由于AI接管了组织中的每一项自动化任务，一些职业面临被淘汰的风险。事实上，正如文章所指出的，AI带来了新的可能性，这些可能性也要求有相应的可能性，认识到重新培训计划对于满足特定AI就业需求的重要性。

人工智能与明天

我对AI的未来前景感到无比乐观。人类在普遍和微观层面触及的一切都可以通过人工智能得到某种程度的改善。但它未来的成功需要适当的开发和应用，并在公共利益中披露该技术的用途。未来道路上的挑战在于如何以尊重这些伦理考量的方式来实现这一点，以及如何在未来几年内，为了社会的更大福祉逐步使用这项技术。

人工智能的子领域

机器学习 (ML)

人工智能机器学习是一个子领域，旨在利用算法教会计算机如何从类似数据输入的输出中得出结论。与许多其他模型不同，AI在ML中随着经验的增加，通过分析更多数据集，其准确性会逐步提高。

特点

1. 从数据中学习：ML使计算机系统能够在没有程序员指导的情况下学习数据集中的样本。
2. 随时间改进：与所有类型的人工智能一样，它接收的数据越多，其做出预测的能力就越强。
3. 广泛应用：最初为推荐系统设计，如Netflix、YouTube等，它学习用户的行为偏好。

机器学习类型

1. 监督学习：机器学习算法是使用训练数据或数据集（即输入和输出）构建的，以便算法能够将正确的输出映射到输入（例如，垃圾邮件检测）。
2. 无监督学习：在没有输出标签先验知识的情况下学习数据的层次结构，主要用于聚类和异常数据检测，如客户细分。
3. 强化学习：代理通过在特定环境中执行动作然后获得正面或负面强化来获取知识，这是一种经常用于机器人技术和游戏AI的概念。

NLP（自然语言处理）

NLP是一个结构化的科学领域，涉及使用语言学、计算和人工智能技术来开发能够阅读、理解和生成自然语言的软件。其目标是帮助缩小人与计算机之间的差距，以便机器能够有效地理解信息是如何通过文本和语音发送的。

特点

1. 理解人类语言：NLP教会计算机如何理解书面和口语文本，并提供适当的响应。
2. 用于聊天机器人和翻译：控制苹果的Siri和谷歌翻译等设备以及许多其他日常科技设备。
3. 分析文本：检测社交媒体帖子或客户评论中人群的情绪，如快乐或愤怒。

核心概念

1. 句法和语义：NLP系统使用句法和语义来处理语言的上下文。
2. 分词和解析：NLP方法将句子分解成小块（tokens），并分析句子的语法结构。
3. Transformer：NLP中的新方法，如Transformer架构（例如，BERT、GPT），扩展了嵌入的使用，使其更精确和上下文化。

计算机视觉

计算机视觉使机器能够理解图像中的不同图像和模式。它包括开发通过像素和图像中物体形成的模式来识别图像内容的方法。计算机视觉在很大程度上依赖于神经网络；其中之一是卷积神经网络（CNN），这类网络的主要目的是检测空间数据中的层次结构和模式。

特点

1. 解释图像和视频：使计算机能够解释视觉数据。
2. 用于面部识别：识别图像和视频文件中的人脸。
3. 有助于医学成像：通过解释X射线和磁共振成像来帮助医生诊断疾病。

关键技术

1. 图像分类：确定图片是否包含目标对象或场景。
2. 目标检测：在图像中检测和分类多个对象，这被广泛应用于自动驾驶汽车场景。
3. 图像分割：将图像分割成比整个图像更有意义的段，例如将物体与背景分离等。

机器人技术

机器人技术是工程学和人工智能的一个分支，它包括设计、建造和编程机器人以完成特定任务的过程。机器人技术包括机器学习、计算机视觉和传感器处理等人工智能，以便机器人能够根据其操作的环境做出自己的决定。

特点

1. 结合AI与物理机器：机器人技术是人工智能的一个分支，人们利用人工智能来指挥和控制机器人执行各种任务。
2. 应用于制造业：因为在装配线上有很多任务，这些任务可以由机器人完成，或者对操作员来说很危险。
3. 用于手术：机器人与人工智能结合用于手术，以提高外科医生和患者在手术期间的表现。

核心组件

1. 传感与感知：传感器是指帮助机器人检测其环境的工具，对于导航和物体处理等任务至关重要，包括摄像头和激光雷达传感器。
2. 驱动与控制：机器人应用电机和控制器来移动，使它们能够实现特定目标。
3. 路径规划与运动控制：机器人被编程以各种算法来帮助它们以特定的方式导航，同时考虑空间限制和可用间隙。

其中，每一个AI子领域都具有独特的根本特征和方法，这些特征和方法共同作用，增强了机器的智能，并使其能够完成广泛的操作。

人工智能的优点

1. 效率与自动化：AI的一些用途包括减少人为错误的几率，并在生产过程、记录保存以及分拣、数据输入甚至基本研究等日常工作中，消除大量人力需求。
2. 数据分析与洞察：AI系统能够处理、分析和提供大量数据集的解决方案，而这些数据集可能对人类分析来说非常困难或耗时。
3. 改进决策：AI有潜力为金融、医疗保健和供应链管理等领域的决策过程增加价值。
4. 24/7可用性：AI系统可以全天候工作，无需休息，这意味着它在客户服务和制造等领域的产出方面都得到了跨越。
5. 增强个性化：营销和产品推荐可以为用户个性化，从而提高满足客户的效率。
6. 更好的风险管理：实时监控异常或早期风险迹象是AI在欺诈检测、网络安全和预测性维护中设备故障早期预警方面的另一大优势。
7. 拓展人类知识：AI被用于化合物发现、太空研究以及气候数据处理和分析等领域。

人工智能的缺点

1. 就业流失：效率带来了失业问题，或者需要对工人进行再培训以从事其他项目。
2. 数据隐私与安全：AI系统能够处理个人数据，这会引发隐私和数据安全问题，尤其是在信息被滥用时。
3. 偏见与公平问题：AI系统尤其容易复制喂养算法的数据中根深蒂固的偏见；在公平方面表现不佳的主要领域是招聘流程和警务。
4. 缺乏透明度：诸如深度学习算法等最先进的算法，对于给定的解决方案来说，可以说是不透明的模型，因为它们几乎无法解释。
5. 高昂的开发成本：构建高度先进的AI系统需要大量的技术和人力资本投资。
6. 过度依赖和错误风险：如果过度依赖AI，许多关键决策可能会出错，并导致各种并发症，如果系统出现故障。
7. 伦理担忧：AI涉及监控、武器化和通用人工智能（AGI）等问题，都引发了伦理问题。

自动化

自动化是描述全球产业运营和交付产品方式改变的战略重点之一。这项技术创新利用自动化系统以最少的人力输入来执行各种业务流程，是高效率和改进业务运营的秘诀。由于自动化已在所有类别的行业和所有类型的产品中普及，因此了解自动化现有流程的优缺点和可能的发展至关重要。

什么是自动化？

本质上，自动化是指许多系统、设备和其他结构独立执行其操作的能力。从帮助组装汽车或电子产品的装配线机器，到驱动流行的客户支持应用程序（如聊天机器人）的复杂编程，自动化就是使用软件或机械设备来执行过去手动完成的任务。自动化存在一个范围——从涉及规则和命令的标准自动化，到创新地集成具有自主学习能力的人工智能（AI）系统。

自动化类型

1. 工业自动化：这涉及在生产过程中应用机械和机器人来执行物理活动。例如，汽车的装配线是半自动化的，在大多数情况下，机器人被用来执行焊接或喷漆等操作。
2. 流程自动化：常见类型是用于商业环境的，例如能够输入信息、处理发票等的软件机器人。其中最被广泛接受的创新是机器人流程自动化，缩写为RPA。
3. 认知自动化：认知自动化是一个建立在人工智能和机器学习基础上的概念，它让系统能够处理包含决策、问题解决或模式识别的任务。例如，制造业中的预测性维护，或能够根据当前情况做出反应的客户支持聊天机器人。
4. 个人自动化：更有限程度的个人自动化包括通过智能家居系统、虚拟助手或自动对电子邮件收件箱进行排序以按优先级顺序组织，来管理日常任务。

自动化类型

工业自动化

工业自动化涉及集成计算机系统和机器人，以有限的直接操作员控制来管理工厂和机械、流程和生产线的运行。这是工业4.0的一个组成部分，它将网络物理系统连接起来，生产出智能、更具生产力、高效且易于扩展的智能工厂。

主要特点

1. 可编程逻辑控制器 (PLC)：PLC用于控制机械，因为它们可以为工业中的特定任务进行编程。
2. 传感器和执行器：这些有助于控制温度、压力和运动等元素，被认为是极有用的创新，因为它们能够实时响应。
3. 监督控制与数据采集 (SCADA)：SCADA系统用于远程监控这些过程，并且通常横跨运营商所属的大型工业基础设施。
4. 机器人流程系统：CNC机床在线执行单调的操作，包括装配、焊接和包装等，都非常均匀。
5. 预测性维护：业务自动化解决方案还可以使用传感器来预测设备故障，以便更有效地安排维护。

流程自动化

PB中有不同的子类别，包括软件和算法业务流程自动化。与可应用于制造业的明确定义的物理活动不同，流程自动化处理的是财务、人力资源、客户服务等职能领域中的行政、交易和运营活动。例如，机器人流程自动化（RPA）用于自动化与应用程序相关的机械和重复性业务流程活动中的决策执行。

主要特点

1. 任务自动化：以前的任务，如数据录入技术、开具发票和其他重复性工作，由软件为指定员工完成。
2. 工作流自动化：它使得不同流程能够进行，并且信息能够从一个部门或两个软件系统流向另一个系统。
3. 基于规则的逻辑：RPA遵循编程好的工作，因此在执行工作时无需人工干预，并且严格按照定义的程序进行。
4. 减少错误：流程自动化的另一个好处是，由于不涉及手动输入信息，数据输入活动中产生的错误被最小化。
5. 可扩展性：自动化处理工具易于扩展，以适应企业环境中不断增长的交易或工作量需求。

认知自动化

认知自动化是一个整合人工智能和机器学习来解决需要认知情况的过程。与经典自动化相比，认知系统可以分析文本信息，学习新信息并提高性能。机器学习模型非常适合用于筛选大量数据、语言模式识别和决策制定。

主要特点

1. 机器学习算法：认知系统从数据模式和任何变化中学习，并继续做出预测和形成响应。
2. 自然语言处理 (NLP)：认知自动化可应用于NLP，以理解人类语言，并在聊天机器人和智能个人助理中得到实际应用。
3. 图像和语音识别：这无疑使认知自动化适用于图像和声音分析等任务，例如为客户提供医学成像。
4. 自适应学习：认知系统不复制工业中以前看到的自动化类型；它们可以随着时间的推移而学习并变得更加精确。
5. 情境化决策：在处理复杂环境和/或设置下的复杂任务方面，认知自动化无所不能，尤其是在检测信用卡诈骗和欺诈，甚至检测疾病方面。

个人自动化

个人自动化被定义为个人活动和任务的自动化，以便更方便地使用应用程序和工具。它指的是自动化，它包含能够处理日常程序的设备和应用程序，并量身定制客户体验，这对于个人使用和小企业很重要。

主要特点

1. 虚拟助手：Siri、Alexa和Google Assistant是一些基于AI的技术，它们通过语音处理预约、设置闹钟、操作智能设备和搜索信息。
2. 智能家居设备：智能家居技术，如家用电器的物联网设备（如洗衣机、冰箱、照明灯具和家庭安全系统），能够轻松控制和提高能源效率。
3. 日程安排和通知管理：个人自动化的某些类型用于通过提供日程安排、通知和提醒来管理日常活动。
4. 基于规则的操作：大多数个人自动化系统使用“如果这样，那么那样”（IFTTT）的逻辑，使其成为自动化活动（例如，离开家时关闭灯）。
5. 可定制的用户体验：允许个人调整设置意味着可以简化标准操作的便利性和所需时间。

挑战与注意事项

1. 就业流失：随着机器和算法开始取代常规工作，许多人担心自动化可能导致失业，因为越来越多的公司将转向制造、物流和贸易业务所需的自动系统、设备和工具。这种进步也要求大众提升技能，以适应其他不能被机器人化的职位。
2. 高昂的初始成本：自动化流程需要大量的资本支出，包括技术、支持结构和教育。一些公司，特别是中小企业，可能难以承担这些初始成本，尽管有机会在未来获得更多利润。
3. 复杂的集成：自动化系统是一个复杂的过程，因为它可能需要对现有组织流程进行彻底的改造。公司还必须非常谨慎，始终确保他们想要集成到业务中的新自动化解决方案不会干扰现有流程。
4. 安全和隐私风险：自动化系统总是面临被攻击的风险，尤其是当它们连接到互联网时。数据隐私是另一个问题，因为自动化流程处理大量信息，因此必须受到保护。
5. 对技术的依赖：这是因为过度依赖各种组织流程和功能可能导致技术故障。自动化程序中的一个错误可能导致制造停产、服务提供中断，或者在缺乏监督的情况下造成非常昂贵的错误。

自动化如何在不同领域应用？

1. 制造业：在制造业中，机器人技术已从焊接臂扩展到装配线上组装产品的臂。这里最典型的领域是汽车行业：自动化提高了生产线的稳定性和工作速度。
2. 医疗保健：在医疗保健领域，自动化带来的新方法为提供者和患者都创造了价值并降低了成本。计算机辅助诊断、机器人手术和深度学习分析正在改变医疗保健如何应对疾病的范式。
3. 零售和电子商务：零售商广泛采用自动化来进行库存控制、订单履行和定制化沟通。通过技术手段对环境条件和库存进行订单管理，以缩短交付时间。
4. 金融：自动化是金融机构促进交易、监控欺诈和考虑合规因素的常用程序。例如，对于整合的后台部门，许多企业现在正在应用机器人流程自动化（RPA）来进行账目核对和贷款处理任务。
5. 物流与供应链：从自动驾驶汽车和无人机或自主设备，到有助于高效路线规划和降低消耗的预测性维护，自动化正在使物流变得更好。
6. 农业：精准农业还采用自动设备进行种植、灌溉和收割，以提高生产力，同时确保最少的人力资源投入。
7. 客户服务：基于AI的聊天机器人和虚拟助手使企业组织能够全天候提供客户服务支持，并及时回应客户的疑问和担忧。

自动化的未来

自动化进步预示着将带来更多积极的变革。在未来，随着AI和机器学习的进步，我们可能会发现自动化系统能够承担更复杂的工作并做出复杂的决策。自动驾驶汽车、智能社区和利用技术的气候变化预测等领域都很有前景。