Sự khác biệt thực sự giữa tự động hóa và AI là gì?

Các thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo và Tự động hóa thường được sử dụng thay thế cho nhau. Chúng được liên kết với phần mềm hoặc cánh tay robot công nghiệp vật lý và các máy tự động  khác cho phép chúng ta vận hành các công việc trong dây chuyền lắp ráp, dây chuyền sản xuất nhanh và hiệu quả hơn – cho dù đó là một dây chuyền cơ khí lắp ráp các bộ phận của một chiếc ô tô lại với nhau hay việc gửi email tiếp theo vào ngày sau khi khách hàng của bạn chưa hoàn thành đơn đặt hàng của họ .

Tuy nhiên, có sự khác biệt khá lớn giữa mức độ phức tạp của cả hai hệ thống.

Tự động hóa về cơ bản là tạo ra một phần cứng hoặc phần mềm có khả năng thực hiện mọi thứ một cách tự động – mà không cần sự can thiệp của con người.

Tuy nhiên, Trí tuệ nhân tạo là một ngành khoa học và kỹ thuật tạo ra những cỗ máy thông minh (theo John McCarthy , người đã đặt ra thuật ngữ này). AI-Artificial intelligence là khái niệm dùng để chỉ tất cả về việc cố gắng làm cho máy móc hoặc phần mềm bắt chước, và cuối cùng thay thế hành vi và trí thông minh của con người.

Tự động hóa có thể hoặc không thể dựa trên Trí tuệ nhân tạo.

Tự động hóa công nghiệp có thể được cung cấp bằng cách đặt một số cảm biến và thực hiện một số hoạt động tương ứng với các chỉ số cảm biến. Thực hành tự động hóa đã phát triển thành những gì chúng ta biết ngày nay giữa cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ nhất và thứ ba – sản xuất với hệ thống kiểm tra và điều khiển tự động, lao động cơ khí, thiết bị vận hành và tất nhiên là máy tính. Tất cả các biểu hiện của tự động hóa đã biểu hiện xung quanh chúng ta đều bị ràng buộc bởi các quy tắc và lập trình rõ ràng.

Nếu bạn muốn biến thứ tương tự trở thành AI, thì bạn cần phải cung cấp sức mạnh cho nó bằng dữ liệu. Số lượng lớn dữ liệu. Như sử dụng mạng nơ-ron, đồ thị, Học máy (Học sâu) trong phần mềm của bạn. Trình độ mã hóa của bạn sẽ quyết định mức độ mở rộng mà bạn có thể làm cho hệ thống của mình kích thích như con người, nhưng rất có thể bạn sẽ chỉ dạy hệ thống những gì bạn đã biết. Trong trường hợp tự động đơn giản, bạn có thể dễ dàng dự đoán đầu ra, theo các chỉ số cảm biến. Trong khi trong trường hợp AI luôn có một chút bất ổn, giống như bộ não của con người.

Cánh tay robot công nghiệp trong dây chuyền tự động do CNCVina thiết kế và lắp đặt

Các robot của Boston Dynamics liên tục xử lý lượng lớn dữ liệu từ nhiều cảm biến, cố gắng bắt chước hành vi của con người.

Có lẽ một trong những phần mềm tự động hóa đóng góp lớn nhất vào sự cải thiện của nền kinh tế là ngành tài chính. (Khi nói đến tự động hóa công nghiệp, ngành sản xuất và lắp ráp ô tô dẫn đầu).
Trong những ngày đầu tiên của PayPal, gian lận đã đe dọa lật đổ gã khổng lồ thanh toán ngang hàng. Các khoản bồi hoàn thẻ tín dụng đã tăng vọt, bọn tội phạm đang sử dụng công ty để rửa tiền và các cuộc tấn công lừa đảo đã dẫn đến việc đánh cắp tài khoản hoàn toàn. Vào đầu những năm 2000, tỷ lệ gian lận đã tăng lên trên 120%- khiến công ty tốn kém hàng triệu USD và đe dọa phá vỡ các mối quan hệ vốn đã rất rạn nứt với các hiệp hội thẻ tín dụng. Trên thực tế, theo The PayPal Wars , công ty đã từng phải gánh chịu 2.300 đô la lỗ do gian lận mỗi giờ.
Để chống lại gian lận, Max Levchin và David Gausebeck đã làm việc để phát triển một cơ chế tự động có thể làm phức tạp việc tạo tài khoản cho các vòng gian lận mà không làm nản lòng khách hàng tiềm năng hoặc giảm chuyển đổi. Những gì họ nghĩ ra là phiên bản đầu tiên của công nghệ CAPTCHA để chặn những kẻ gửi thư rác tạo tài khoản giả mạo.
Khi công nghệ phát triển, công ty đang triển khai các hệ thống học máy, cung cấp cơ sở dữ liệu thông tin về các giao dịch thẻ tín dụng, chẳng hạn như ngày, giờ, người bán, vị trí của người bán, giá cả và liệu giao dịch đó có hợp pháp hay gian lận hay không, các mẫu đã học có thể dự đoán gian lận nhiều hơn. Dữ liệu giao dịch mà nó xử lý càng nhiều thì dự đoán của nó càng tốt hơn, đến mức giờ đây nó có thể dự đoán các tình huống ngay trước khi chúng thực sự xảy ra.

Giải thích về TL; DR như sau:
Tự động hóa là phần mềm tuân theo các quy tắc được lập trình sẵn.
Trí tuệ nhân tạo được thiết kế để mô phỏng tư duy của con người.

Nhưng nó sâu hơn thế rất nhiều – và nó rất đáng để xem xét, dựa trên trạng thái của nhà sản xuất công nghệ Arm trong cuộc khảo sát AI của họ rằng:

Một phần tư người dùng Siri không biết rằng AI hỗ trợ trợ lý cá nhân và nhận thức về công nghệ kiểu AI thúc đẩy các ứng dụng phổ biến khác (ví dụ: Facebook và Netflix) thậm chí còn thấp hơn. Điều này cho chúng ta biết rằng sự nắm bắt của công chúng về những gì AI có thể cung cấp vẫn đang được xây dựng.

Tự động hóa

Hệ thống tự động có ở khắp mọi nơi. Chúng là lý do tại sao các ngân hàng địa phương ghi lại các khoản thanh toán của bạn trong vài giây, lý do tại sao các doanh nghiệp không phải sao chép và dán hàng triệu email tiếp thị được cá nhân hóa cho khách hàng của họ. Đó là thứ cho phép bạn vận chuyển và giao hàng ngay trong ngày trong khoảng thời gian 4 giờ.

Tự động hóa có một mục đích duy nhất: Để cho máy móc thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, đơn điệu hoặc như một số người nói “để đưa robot ra khỏi con người”. Điều này giúp giải phóng thời gian để mọi người tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn, sáng tạo hơn, đòi hỏi sự liên lạc và phán đoán cá nhân. Kết quả cuối cùng là một doanh nghiệp hiệu quả hơn, tiết kiệm chi phí hơn và lực lượng lao động năng suất hơn. Một robot kỹ thuật số ngoan ngoãn không bao giờ kêu ốm hoặc nghỉ lễ và luôn hoàn thành công việc, do đó, không có gì lạ khi các doanh nghiệp rất sẵn sàng đón nhận tự động hóa.

Cuối cùng, sự khác biệt lớn ở đây là các máy tự động đều được điều khiển bởi cấu hình thủ công – đó chỉ là một cách nói hoa mỹ, bạn phải thiết lập theo cách bạn muốn hệ thống tự động của mình hoạt động bằng cách sử dụng quy trình làm việc, lập trình, quản lý sản xuất. Các kịch bản trường hợp cạnh và những thứ tương tự. Về cơ bản, đó là một cỗ máy đủ thông minh để làm theo mệnh lệnh.

Trí tuệ nhân tạo

Các nhà lãnh đạo công nghệ đã tranh luận về hai kịch bản tương lai rất khác nhau này với sự hiện diện của AI ở khắp mọi nơi. Elon Musk của Tesla – một nhà tương lai học và có tầm nhìn xa-nói về trí thông minh nhân tạo theo một cách chắc chắn nằm trong phạm vi lạc hậu khi nói rằng “Robot và AI sẽ có thể làm mọi thứ tốt hơn chúng ta, tạo ra rủi ro lớn nhất mà chúng ta phải đối mặt với tư cách là một nền văn minh”.

Stephen Hawking cũng có quan điểm tương tự khi nói “Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo hoàn chỉnh có thể đánh dấu sự kết thúc của loài người.” Sau đó, chúng ta có những người ủng hộ AI mạnh mẽ, những người cho rằng AI sẽ giúp con người nhưng không kiểm soát hoặc xâm phạm cuộc sống của họ. ‘không bị ảnh hưởng bởi sự mong manh tự nhiên (con người già đi và chết đi).
Và, cũng giống như hầu hết con người, điều đó có nghĩa là AI rất tệ khi chỉ làm theo mệnh lệnh. Đó không phải là những gì nó được thiết kế để làm; nó được thiết kế để liên tục tìm kiếm các mẫu (như con người), học hỏi từ kinh nghiệm (như con người) và tự chọn các phản ứng thích hợp trong các tình huống dựa trên đó (như con người).
Vì vậy, những gì chúng ta thực sự đang giải quyết ở đây không phải là một bản sao đơn giản của tôi hay bạn. Đó là về việc tạo ra một hệ thống mạnh hơn những gì chúng ta có thể tưởng tượng.

tu dong hoa va AI

Robot có lợi ích

Điều thúc đẩy cả hệ thống tự động và AI cũng chính là thứ thúc đẩy các doanh nghiệp: dữ liệu. Các công ty được tự động hóa hoạt động tốt hơn và đạt được mức tăng trưởng doanh thu đáng kể. Tất nhiên, điều này có thể là kết quả của nhiều yếu tố, bao gồm cả mặt cắt ngang thông thường của các lợi ích liên quan đến tự động hóa. Tăng năng suất; hiệu quả kinh doanh tốt hơn, và quan trọng nhất – nhân viên có thể tập trung vào các hoạt động sáng tạo hoặc/và chiến lược.

Viễn cảnh lý tưởng mà nhân loại đang hướng tới lúc này là: Máy móc tự động đối chiếu dữ liệu – các hệ thống AI “hiểu” nó. Chúng ta đang xem xét hai hệ thống rất khác nhau bổ sung hoàn hảo cho nhau.
Chúng ta đã vượt qua giai đoạn ghi lại các lần nhấp chuột và phát lại nó theo cách tự động với RPA thuần túy. Nhưng chúng ta vẫn chưa sẵn sàng cho AI. Chúng ta đang ở đâu đó giữa giai đoạn trưởng thành của tự động hóa nhận thức.

Nếu chúng ta tiếp tục đầu tư vào tự động hóa thông minh bằng cách cung cấp cho nó lượng dữ liệu khổng lồ, chúng ta có thể trở nên mạnh mẽ hơn nhiều— với tư cách là cá nhân, doanh nghiệp.