در برخي از مواقع افراد هوش مصنوعي و اتوماسيون را با هم  اشتباه مي گيرند اما بايد توجه داشت كه تفاوت هايي ميان اين دو وجود دارد. دكتر مارك نسيلا ، مدير تحليلي FNB براي بانكداري مصرف كننده ، توضيح مي دهد كه اختلاف اصلي اين است كه هوش مصنوعي تصميمات و اقدامات هوش انساني را تقليد مي كند ، در حالي كه اتوماسيون بر ساده سازي كارهاي تكراري و آموزنده تمركز دارد. وي افزود: اتوماسيون مدت زماني است كه وجود داشته است و احتمالاً آنقدر در بيشتر فعاليت هاي تجاري ادغام شده است كه ديگر قابل تشخيص نيست  به عنوان مثال ، توليد خودكار ايميل هاي بازاريابي و پيام كوتاه به مشتريان از نمونه هاي اتوماسيون مي باشد.”

تعريف هوش مصنوعي و اتوماسيون و تفاوت ميان آنها

اگر بخواهيم خيلي ساده به اختلاف ميان اين دو اشاره كنيم اتوماسيون نرم افزاري است كه از قوانين از پيش برنامه ريزي شده پيروي مي كند. هوش مصنوعي براي شبيه سازي تفكر انسان طراحي شده است. آنچه هم سيستم هاي خودكار را هدايت مي كند و هم هوش مصنوعي همان چيزي است كه مشاغل را پيش مي برد: داده ها. ماشين هاي خودكار داده ها را جمع مي كنند و سيستم هاي هوش مصنوعي آن را “درك” مي كنند.

هوش مصنوعي علم ايجاد ماشين هايي است كه وظيفه دارند مشكلات را حل كنند و برخي از كارهايي را انجام دهند كه پردازش آنها  براي مغز انسان پيچيده باشد. از طرف ديگر ، اتوماسيون استفاده از فناوري براي اتوماسيون فرآيندها با حداقل دخالت انسان يا بدون آن است. اتوماسيون توانايي ماشين ها در انجام كارهايي است كه انجام آنها توسط انسان غيرممكن يا دشوار است در حالي كه هوش مصنوعي شبيه سازي هوش انسان است. تمركز هوش مصنوعي بر ايجاد ماشين هاي بسيار هوشمند براي انجام وظايفي است كه به معناي طبيعي تفكر يا رفتار هوشمندانه ناميده مي شوند. اين علم و مهندسي ساخت ماشين آلات به اندازه كافي هوشمند است كه مي تواند از هوش و رفتار انسان تقليد كند. ايده پشت هوش مصنوعي ايجاد فناوري است كه به كامپيوترها و ماشين آلات اجازه مي دهد مانند انسان فكر كنند ، مانند انسان رفتار كنند و از آنها بياموزند. هدف اصلي اتوماسيون ساده سازي و تسريع در انجام كارهاي متداول و تكراري براي افزايش بهره وري و كارايي توليد ، با درگيري كمتر يا بدون درگيري انسان است.

مثال هايي از هوش مصنوعي و اتوماسيون

نمونه هايي از هوش مصنوعي شامل برنامه هاي اشتراك تاكسي مانند Uber و Lyft ،تشخيص گفتار ، حل مسئله ، يادگيري ماشين ، دسته بندي ايميل هوشمند ، فيلترهاي هرزنامه ، دستگاه هاي Alexa Alexa ، Chatbots ، Apple’s Siri ، Google Now ، Internet of Things ، جستجوي پيش بيني Google ، توصيه هاي محصول و موارد ديگر مي باشد.

نمونه هايي از اتوماسيون شامل پر كردن خودكار فرم ، پشتيباني مشتري ، امضاهاي ديجيتالي ، مونتاژ خودكار ، تجزيه و تحليل كارمندان ، بانكداري آنلاين ، پردازش پرداخت ، ماشين آلات كنترل عددي ، ربات هاي كنترل مواد ، سيستم هاي بزرگراهي ، مديريت خودكار پسماند ، خرده فروشي خودكار ، نظارت تصويري و غيره است. يكي از نمونه هاي متداول سيستم خودكار ، ترموستات مورد استفاده در لوازم خانگي است.

در نهايت ، يادگيري ماشين مي تواند عناصر اتوماسيون را در خود داشته باشد اما توانايي پاسخگويي پويا به ورودي هاي تغيير يافته باعث مي شود كه يادگيري ماشين براي بسياري از فرايندهايي كه مي توانند خودكار شوند ، بيش از حد خوب باشد. از آنجا كه پيشرفت هاي فن آوري ايجاد فرآيندهاي يادگيري ماشين را آسان تر مي كند ، ممكن است يادگيري ماشين در رويه هاي خودكار به به شكست منجر شود. در حال حاضر ، يادگيري ماشيني براي  روشهاي كار در صنعت متناسب است و اتوماسيون همچنان اصل غالب در استفاده از فناوري در تجارت است.

در نهايت هوش مصنوعي مي تواند نوعي اتوماسيون ، رباتيك و نرم افزار باشد سه زمينه اي كه گزارش اتوماسيون روي آنها تمركز كرده است.

طراحي سايت