Пять главных трендов 2020 года в области промышленного искусственного интеллекта
В 2020 году глобальные тренды в области искусственного интеллекта по-прежнему будут оказывать влияние на металлургическую, горнодобывающую и нефтегазовую отрасли. В этом году ожидается ускоренный рост рынка ИИ. В связи с этим открываются огромные возможности по сокращению издержек и оптимизации производственного процесса. Прогнозы темпов роста рынк…
А чем отличается ИИ от программы автоматизации и оптимизации производственных процессов?
Попросили ответить на этот вопрос наших сотрудников. Вот, что они сказали. В широком смысле, ИИ — это область науки и инжиниринга, занимающаяся созданием машин и компьютерных программ и систем обладающих свойством выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.
Одной их таковых является способность приходить к решению при помощи вычислений.
Программы автоматизации, оптимизации и прочее, конечно, входят в огромную область ИИ и являются их частью, но уже после имплементации являются конкретными областями Computer Science, готовыми алгоритмами и работающими решениями, тогда как ИИ остается чем-то эфемерным.
Об этой тонкой грани сказал однажды Родни Брукс (Директор ИИ-лаборатории в MIT): “We used to joke that AI means 'almost implemented”. Мы обычно шутим, что если это написано в Power Point то это AI, а если на Python (можно подставить любой язык), то это оптимизация, машинное обучение, автоматизация и многое другое.
“В силу того, что основной целью искусственного интеллекта является сокращение затрат, ИИ оценивается с точки зрения данного предварительного условия". В контексте этого ИИ - часть программы автоматизации и оптимизации. То есть речь идёт об интеграции ИИ в продукт (платформа, решение). Если коротко, то программа автоматизации - это скорее способ, а ИИ – средство достижения цели.
В целом – отличие состоит в том, что программы автоматизации просто берут на себя повторяющиеся типичные процессы, чтобы освободить время работникам, а ИИ занимается анализом.
ИИ в том смысле, в котором он существует сейчас, предполагает построение системы принятия решений на основе самостоятельно выделенных признаков из данных, а классические системы автоматизации производства работают по правилам, заданным человеком.