人工智能和自动化的定义解读及本质区别比较M6 米乐

　　经常被人们不加区别的混用。我们想到这两个词，往往会形容能帮助我们提高效率的，都在帮助我们生活更便捷。但事实上，人工智能和自动化之间还是有非常大区别的。

　　就像苹果和橘子、DVD和录像机以及电影2001中的HAL和星球大战中主人公用的电脑一样，很多时候我们都会混淆人工智能和自动化的关系。虽然自动化设备也是可以基于人工智能而建立的，但并不代表着它们是相同的概念。

　　自动化是遵循着预先设置好的编程规则的软件；而人工智能则是设计用来模拟人类的思考和行为。

　　听起来远不止于此？的确，大多数人都不太了解其中的具体含义。研究发现，大约1/4的Siri用户都不知道自己的语音助手是基于AI研发的，而对于其他app来说知道这些应用后面是AI驱动的用户比例就更少了。这一现象说明公众对于AI 的理解以及应用还亟待加强。

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　　今天的社会中，自动化系统无处不在。他们帮助人们处理数以亿万计的电子邮件收发、帮助你通过手机app打开家中的电视、空调和暖气、并帮助你管理日程协调并安排工作。

　　所有这些自动化都有一个明确的特征：让机器代替人类重复单调的重复性劳动，解放人类的时间用于更重要的事情上去。使得社会变得更有效率、降低商业成本同时提高工作的生产力。

　　但其实自动化机器和人工智能间最关键最大的不同在于：自动化机器是由人类预先设置好的手工配置来驱动和行动的。很多时候只是为了说出来比较好听而已，其实你做的只是把自动化流程嵌入到了你的工作流程中。在自动化的范畴下，如果达到了X条件，执行Y。我们预先在系统中定义了在X条件下Y的执行方式。

　　说到底，自动化本质上是一些足够聪明可以准确高效执行命令的机器和系统（软硬件）。

　　如果将AI 理解成仅仅只会执行任务的程序那就太狭隘了，这并不是AI的任务。AI其实可以用下面的定义来描述：一种可以模仿人类思考、语言、行为的技术！AI真正需要做的是像人类一样去探寻事物背后的模式，像人类一样从经验中学习，并像人类一样根据情况选择合适的响应来做出反应。

　　德勤的报告指出，AI从机器学习开始，给了计算机一种不需要精密的程序就可以高效学习的能力，并将智能自动化引入了商业世界的各个方面：

　　只需要将信用卡的交易记录例如时间、商户、地点、价格以及交易的合法性呈现给机器，机器学习系统就能发掘其中的模式并预测出其中的欺诈交易。随着交易数据的增加，系统的预测性能就越好，帮助系统防范于未然！

　　但在我们对AI系统妄加想像之前你需要明白AI虽然强大但是也有一系列缺点。它不仅仅受到学习率的影响，同时也没有特殊的程序来为它的学习负责（check）。

　　让我们思考一下是什么同时在驱动着自动化系统和AI，同时也驱动着商业活动呢？数据！自动化系统负责收集数据，同时AI系统负责理解数据！

　　通过数据的收集和理解，公司可以做出更好的商业决策。如今，数据的收集和处理方式已经从本质上改变了我们商业经营的模式，ServiceNow的一项研究表明利润增长超过20%的公司中平均有61%都实现了自动化，而盈亏平衡或者亏损的公司中只有35%装配了自动化。虽然影响公司运营的情况很多，但与自动化的结合能带来生产力的提升、商业效应的提升，并使得员工更加专注的集中在公司扩展的业务上。但一切归根到底还是数据，自动化机器对于数据的重要性不言而喻。

　　这是我们看待自动化和人工智能的核心区别：自动化收集数据；而人工智能系统则负责理解数据。我们所面临的是两个完全不同但是完美互补的系统。

　　想象一下未来的我们将会变得多么强大，无论是作为个体、行业还是整个人类，都可以通过自动化机器来收集巨量的数据并通过智能系统感知信息和模式。在他们的帮助下，我们的未来将会远远超出我们的想象！而这一切，才刚刚开始。

　　原文标题：行业｜人工智能就是高阶版的自动化？这篇文章告诉你二者的本质区别

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