Автоматизированный интеллект против искусственного интеллекта: в чем разница?

Вы ищете точку опоры в запутанном синтаксисе современных технологий?

Понятно, правда. Особенно, когда речь идет о терминах, которые вызывают много шума и используются всеми, от технических аналитиков до фанатов научной фантастики. От автоматизированного интеллекта, искусственного интеллекта, интеллектуальной автоматизации и многого другого трудно получить надежную основу.

Хотя они и похожи до степени смешения (в конце концов, обе они распадаются на аббревиатуру AI) и с функциями, которые Можно пересекаются, автоматизированный интеллект и искусственный интеллект редко означают — или делают — одно и то же.

Определение искусственного интеллекта и автоматизации

Начать с, автоматизированный интеллект на самом деле не… вещь.

Это не решение, которое продают технологические компании. Скорее, это популярный термин, который используется для обозначения множества косвенно связанных технологий.

В большинстве случаев люди, говорящие об автоматизированном интеллекте, скорее имеют в виду искусственный интеллект или автоматизацию. Хотя они могут быть совместимы и дополнять друг друга, они представляют собой разные категории технологий.

Вот как вы можете лучше определить, какую технологию на самом деле имеют в виду эксперты, ваша команда или этот случайный постер Reddit.

• Что такое искусственный интеллект?
• Что такое автоматизация?
• Автоматизация против ИИ
• Развертывание ИИ и автоматизации

Что такое искусственный интеллект?

Простой ответ на вопрос, Что такое искусственный интеллект?: ИИ — это набор технологий, которые работают вместе, чтобы имитировать человеческий интеллект, а иногда и человеческое поведение. Для этого технологии ИИ должны получать данные, а затем иметь возможность разумно их обрабатывать. Настоящий ИИ должен уметь:

1. Учиться
2. Причина
3. Решение проблем и самокоррекция

Решения ИИ зависят от сложных нейроподобных путей для соединения точек данных, а также от машинного обучения (МО), подмножества ИИ, для обучения технологиям ИИ. Это похоже на то, как учится человек.

Забавным примером технологий ИИ в действии является Spot, робот-собака Boston Dynamics, который получает данные по мере того, как воспринимает мир, учится, как лучше оптимизировать свое существование в мире, чтобы способствовать достижению бизнес-результатов на местах, и ставит эти обучение на практике без участия человека.

Для многих организаций искусственный интеллект не так привлекателен и привлекателен, как Spot. Но он может быть мощным и изменить правила игры. Например, решение для управления цифровыми активами (DAM) на основе ИИ может использовать ИИ для уменьшения слепоты и разрозненности активов предприятия за счет:

• Автоматическая пометка контента метаданными
• Расширение возможностей пользователей с помощью более простой маркировки активов
• Выделение пригодных для использования активов для экономии избыточной и дорогостоящей работы и воссоздания

При обработке претензий страховщики все чаще получают от клиентов ценные фотографии и видео для документирования претензий. Например, в заявлении об автомобильной аварии ИИ может извлекать и обрабатывать важную информацию из представленного контента, в том числе:

• Подтверждение марки и модели автомобиля
• Оценка ущерба и прогнозирование сметы ремонта
• Выявление дубликатов фотографий или несоответствующих изображений ДТП для обнаружения мошенничества

Еще одним бизнес-кейсом для ИИ является интеллектуальный сбор данных, который использует ИИ для запуска всего интеллектуального процесса автоматизации и использует человеческий интеллект для:

• Классификация контента
• Извлечение данных
• Распознавание изображений

Медицинские организации и пациенты также видят все более широкое применение ИИ в диагностической визуализации. Недавний отчет Gartner®, посвященный здравоохранению и искусственному интеллекту, показывает расширенное использование искусственного интеллекта для:

• Дифференциальный диагноз: ИИ обеспечивает поддержку принятия клинических решений, как в случае выявления затемнений по типу матового стекла, которые преобладают у многих пациентов с пневмонией COVID-19.
• Обнаружение аномалии: ИИ помогает читателям изображений, выделяя определенные области изображения, которые требуют внимания, сокращая время анализа.
• Приоритет рабочего списка: Своего рода приложение для сортировки, ИИ можно использовать для определения приоритетов срочных дел, помечая изображения, указывающие на необходимость срочных действий.

Что такое автоматизация?

Автоматизация — это система или проект, применяемый к машине; однажды настроенные людьми, проекты автоматизации должны выполняться независимо от инструкций человека, автоматически выполняя назначенные процессы, которые когда-то выполнялись вручную. Автоматизированная система:

• Интегрирует машину в ручную систему
• Основан на конкретных, выявленных закономерностях и правилах
• Работает практически без участия человека
• Может выполнять автоматизированные задачи быстрее и с большей точностью, чем люди.

В первые дни автоматизация выглядела как простые машины, использующие для работы силу земных элементов — вспомните паруса на средневековых ветряных мельницах, которые автоматически вращались вместе с ветром.

Перейдем к жаккардовому ткацкому станку, который использовал предварительно перфокарты для создания определенных сложных узоров для создания тканых материалов, и вы получите то, что Генри Форд называет «пра-пра-прадедом компьютерных технологий, которыми мы все пользуемся сегодня. ” Та же концепция перфокарт, которую ткацкий станок использовал для автоматизации ткачества в 1804 году, в конечном итоге была использована IBM для загрузки компьютерных программ на компьютеры и автоматизации работы машины.

Сегодняшние современные технологии автоматизации варьируются от крупномасштабных машин, таких как промышленная робототехника и автоматизированные производственные линии на производстве, до роботизированной автоматизации процессов (RPA), которая записывает ручные щелчки мыши человеком и воспроизводит процесс. Независимо от размера машины, правильно спроектированные и реализованные проекты автоматизации:

• Повышение эффективности
• Улучшить точность
• Дайте пользователям возможность сосредоточиться на более важной работе

Современный горизонт автоматизации

Новейшая тенденция в автоматизации гиперавтоматизация, который ставит перед организациями задачу определить наилучший путь дальнейшего стратегического использования всех имеющихся в их распоряжении инструментов автоматизации. Гиперавтоматизация часто приводит к тому, что организации создают более широкую, целостную и эффективную стратегию автоматизации. Гиперавтоматизация может быть выгодна для всего предприятия, особенно многообещающая для:

• Фронт-, мидл- и бэк-офисы
• Финансовые услуги
• Здравоохранение
• Страхование
• Управление заказами
• Соответствие нормативным требованиям
• Транспорт и логистика

Автоматизация против ИИ

Является ли автоматизация искусственным интеллектом?

Нет. Автоматизация и ИИ — разные концепции, но они могут работать вместе и дополнять друг друга.

Автоматизация по своей сути не обладает искусственным интеллектом, но она может, если ML используется для процесса автоматизации, получать новые данные, учиться на них и начинать принимать собственные улучшенные и обоснованные решения.

Интеллектуальная автоматизация

Интеллектуальная автоматизация выводит автоматизацию на новый уровень, предоставляя ей возможность учиться и принимать решения, как человек.

Например, простая автоматизированная технология сбора данных позволяет людям понять, какие именно формы они увидят (и только эти формы), а затем автоматизированная система эффективно извлекает из них ожидаемые данные. Если система представлена ​​в форме, которую она не распознает, она зашла в тупик. Простая автоматизированная система сбора данных не может работать за пределами своей первоначальной области (хотя она все еще может быть отличным решением).

Однако умный технология сбора данных может принимать новые данные. Когда в его систему поступает непредвиденная форма или поле введено с ошибкой или отсутствует, он может использовать то, что он уже знает об извлечении данных, чтобы делать выводы и решения, подобные человеческим, без инструкций от людей.

Узнайте больше о том, как работает интеллектуальный инструмент сбора данных, в нашей недавней записи в блоге «Интеллектуальный инструмент сбора данных, разработанный нейробиологами».

Интеллектуальная автоматизация процессов (IPA)

IPA — один из инструментов в наборе инструментов ИИ; это не сам процесс.

Его применение отличается от искусственного интеллекта тем, что оно гиперориентировано на процессы. IPA использует такие инструменты, как программное обеспечение для захвата, интеллектуальные платформы автоматизации процессов с низким кодом, анализ процессов и анализ задач для интеллектуального управления бизнес-процессами с минимальным вмешательством человека или без него.

Начните свой проект IPA с этих лучших практик IPA.

Внедряйте искусственный интеллект и автоматизацию с Hyland

Каждой организации нужны технологии, которые помогут им соединить своих сотрудников и их данные. Часто для ускорения этих процессов и результатов необходимы стратегии искусственного интеллекта и автоматизации.

Hyland, ведущая платформа контент-услуг (CSP) и поставщик DAM, предлагает несколько решений и интеграций для ускорения использования нашими клиентами технологий как с автоматизацией, так и с искусственным интеллектом.

Используйте свое решение Hyland, чтобы работать эффективнее

Возможности автоматизации Hyland встроены в наши CSP, поэтому, если вы являетесь клиентом контент-услуг Hyland, у вас есть готовые инструменты автоматизации.

Начните безопасно подключать свои команды и свои данные — откуда угодно и с любого устройства — и повышайте эффективность, запуская проекты автоматизации, которые экономят время. Это могут быть такие инструменты, как:

• Разработка приложений с низким кодом
• Сбор данных
• Управление рабочим процессом
• РПА
• Автоматизация поиска
• Автоматизированный обмен данными, соединяющий существующие приложения
• Модели машинного обучения, которые автоматизируют процессы на основе бизнес-контента

Эти средства автоматизации помогут вам добиться быстрого и далеко идущего воздействия в самых разных областях: от управления персоналом и обработки счетов до обслуживания клиентов и управления делами.

Решения ИИ у вас под рукой

Brainware, передовое интеллектуальное решение Hyland для сбора данных, использует искусственный интеллект не только для захвата входящего контента из определенных форматов, но и для извлечения и классификации данных, поступающих как из полуструктурированных, так и из неструктурированных документов. Помимо базового продукта Brainware, вы также можете дополнительно определить его применение с помощью:

• Brainware для счетов
• Brainware для транскриптов
• Hyland Intelligent MedRecords

Nuxeo Insight, искусственный интеллект внутри решения DAM от Hyland и его платформы контент-сервисов Nuxeo, получает информацию из вашего контента. Этот ИИ формирует интеллектуальные прогнозы на основе контента, уже доступного в вашей вселенной контента. Не требуя от вашей команды опыта программирования или машинного обучения, ИИ Nuxeo Insight может:

• классифицировать
• Предсказывать
• Обогащайте документы, мультимедиа и другой контент

И, чтобы продвинуть ИИ Nuxeo Insight на шаг вперед, решения Hyland Nuxeo могут учиться у вашей команды, используя концепцию искусственного интеллекта «человек в цикле», чтобы:

• Эффективно подтверждайте прогнозы
• Создавайте миссии для просмотра определенных метаданных и значений
• Улучшите взаимодействие и внедрение вашего решения с помощью геймификации
• Приоритизация обзоров для быстрого улучшения модели

По мере того, как тенденции цифровой трансформации развиваются и все больше проникают на рынок и в рабочее пространство, организации могут оставаться впереди всех, работая с лучшими партнерами.

Узнайте больше о том, как вы можете развивать свой бизнес с помощью интеллектуального сбора данных и работать с Hyland эффективнее, а не усерднее.

Gartner, Innovation Insight для интерпретации диагностических изображений с помощью ИИ для ИТ-директоров медицинских учреждений, Пуджа Сингх, Лаура Крафт, Сачин Дев и Ник Ингельбрехт, опубликовано 8 апреля 2021 г.

Gartner, Будущее искусственного интеллекта в 2025 г., Уит Эндрюс, опубликовано 22 декабря 2021 г.

GARTNER является зарегистрированным товарным знаком и знаком обслуживания Gartner, Inc. и/или ее дочерних компаний в США и других странах и используется здесь с разрешения. Все права защищены.

Кен Пейн — менеджер по продукции Hyland для автоматизации. Кен использует свой более чем 20-летний опыт работы в отрасли для разработки концепции и стратегии продукта Hyland, помогая клиентам достичь своих целей в области автоматизации и цифровой трансформации.

Последние сообщения Кена Пейна (посмотреть все)

• Тенденции гиперавтоматизации: 4 новые технологии, на которые стоит обратить внимание — 06/06/2022
• Каково будущее RPA? — 23.03.2022
• Автоматизированный интеллект против искусственного интеллекта: в чем разница? — 14.03.2022