自動化和人工智能的進步為現(xiàn)實解決方案鋪平了道路，這些解決方案可以幫助組織節(jié)省資金和資源。該技術(shù)可用于必要但繁瑣且耗時的任務(wù)，這將使人類花費更長的時間并且更容易出錯。然而，人工智能和智能自動化常常被誤解，而當(dāng)涉及到AI時，炒作的傳播速度要比實際科學(xué)更快。

諸如機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之類的人工智能子集可以幫助組織篩選其數(shù)據(jù)，并解決諸如面部識別或人數(shù)統(tǒng)計之類的實際解決方案。智能自動化可以通過使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)并基于該數(shù)據(jù)進行自動化分析來進一步為組織提供幫助，最終幫助改善運營和工作流程，并減少冗余響應(yīng)。但是，從他們可以像人一樣思考或行動的意義上講，任何一種技術(shù)都不是“智能”的。距此還有很多年。

但是，這兩種技術(shù)都有可以在今天部署的實際解決方案，從而為組織帶來了實實在在的好處。要了解其中的一些好處，我們必須首先了解什么是AI和IA，它們的局限性以及如何有效地部署智能自動化。

人工智能

人工智能經(jīng)常被談?wù)?，但是許多功能被誤解，未定義或被誤解。對AI功能的誤解通常會導(dǎo)致不切實際的期望。在數(shù)據(jù)科學(xué)中，人工智能是指具有自我意識，智能并且可以學(xué)習(xí)，推理和理解的功能齊全的人工大腦。雖然所謂的AI技術(shù)的進步已經(jīng)取得了長足的進步，并且將會持續(xù)下去，但是AI的現(xiàn)實與可以像人一樣學(xué)習(xí)和做出決定的智能計算機截然不同。實際上，與物理安全行業(yè)相關(guān)，人工智能是一種運行一系列算法，通過大型數(shù)據(jù)庫進行搜索或快速進行計算以提供更深刻見解的技術(shù)。結(jié)果可以幫助用戶根據(jù)應(yīng)用程序更快，更有效地做出決策。屬于“ AI”的應(yīng)用程序的一般示例是面部識別，物體檢測或人數(shù)統(tǒng)計。

因為這是一個非常寬泛的術(shù)語，所以如果不加說明地使用AI，通?？赡軣o法達到期望。實際上，當(dāng)今可能的實際上是AI的子集，例如包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的機器學(xué)習(xí)技術(shù)。例如，深度學(xué)習(xí)使用特定于任務(wù)的算法來幫助訓(xùn)練計算機以正確分類輸入。為此，程序員本質(zhì)上是通過輸入帶有相應(yīng)標(biāo)簽的大量數(shù)據(jù)來教導(dǎo)計算機，從而提高了該技術(shù)識別新輸入的能力。

盡管對于易于理解的應(yīng)用程序非常有利，但當(dāng)前的AI技術(shù)有其局限性。特定的用例和算法當(dāng)然可以幫助組織找到更高的運營效率，但是它無法教給自己全新的任務(wù)，也不會自動理解尚未開始教的數(shù)據(jù)。另外，用戶可能難以解釋諸如深度學(xué)習(xí)之類的AI技術(shù)是如何做出決定或輸出的。

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