¿Cuál es la diferencia entre inteligencia y automatización?
La automatización se refiere al uso de medios técnicos como máquinas, software u otros equipos para automatizar ciertos pasos o procesos en el trabajo humano para mejorar la eficiencia del trabajo, reducir costos o reducir las tasas de error. Por ejemplo, la automatización se puede aplicar a líneas de producción manufacturera, sistemas de contabilidad comercial, sistemas de clasificación logística, etc. La automatización suele requerir establecer algunas reglas o procedimientos para controlar el funcionamiento de equipos o software, pero no tiene las capacidades de la inteligencia artificial.
La inteligencia enfatiza el uso de la inteligencia artificial, que se refiere al uso de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y otras tecnologías para hacer que los equipos o software tengan capacidades similares a la inteligencia humana. Esta inteligencia permite a los dispositivos o software tomar decisiones ante problemas complejos e inciertos, y aprender y optimizar su comportamiento a partir de la experiencia. Por ejemplo, la inteligencia se puede aplicar a campos como los vehículos autónomos, los asistentes de voz y los hogares inteligentes.
Inteligencia: con el apoyo de la red, big data, Internet de las cosas, inteligencia artificial y otras tecnologías, las cosas pueden satisfacer de manera proactiva las diversas necesidades de las personas.
Automatización: Es un proceso en el que máquinas, equipos, sistemas o procesos logran los objetivos esperados mediante pruebas automáticas de acuerdo con los requisitos humanos sin la participación directa de ninguna o pocas personas.
Entonces, aunque existe una cierta superposición entre la automatización y la inteligencia, sus objetivos principales y métodos de implementación técnica son muy diferentes. La automatización pone más énfasis en la automatización mecanizada, que requiere la estandarización de procesos antes de su implementación, mientras que la inteligencia artificial pone más énfasis en el aprendizaje, el razonamiento, la comprensión y la toma de decisiones basadas en la experiencia y el conocimiento, lo que requiere una optimización e iteración continua de algoritmos y datos.