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

Thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” và “Tự động hóa” thường được dùng để thay thế cho nhau, mặc dù chúng có liên quan tới phần mềm hoặc các thiết bị vật lý như cánh tay robot công nghiệp và các hệ thống tự động khác, cho phép chúng ta thực hiện các công việc trên dây chuyền lắp ráp hoặc dây chuyền sản xuất một cách hiệu quả hơn. Điều này có thể bao gồm việc lắp ráp các bộ phận của chiếc ô tô trên dây chuyền cơ khí hoặc tự động gửi email thông báo cho khách hàng về đơn đặt hàng của họ khi cần.

Tuy vậy, có một sự khác biệt đáng kể về mức độ phức tạp giữa hai hệ thống này.

Tự động hóa trong bản chất là việc tạo ra phần cứng hoặc phần mềm có khả năng thực hiện các tác vụ một cách tự động, mà không cần sự can thiệp từ 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 thực hiện bằng cách cài đặt các cảm biến và thực hiện các hoạt động tương ứng với các dữ liệu từ cảm biến. Sự phát triển của tự động hóa từ thời cuộc cách mạng công nghiệp thứ nhất đến thứ ba đã mang đến những thay đổi rất lớn – sản xuất kết hợp với hệ thống kiểm soát tự động, sự thay thế lao động cơ khí bằng máy móc, thiết bị hoạt động tự động và tất nhiên là sự xuất hiện của máy tính. Tất cả các ví dụ về tự động hóa chúng ta thấy xung quanh đều bị ràng buộc bởi các quy tắc và chương trình được xác định rõ ràng.

Nếu bạn muốn biến cái tương tự thành Trí tuệ Nhân tạo, bạn cần cung cấp sức mạnh thông qua dữ liệu – và nhiều dữ liệu. Sử dụng các phương pháp như mạng nơ-ron, đồ thị, học máy (học sâu) trong phần mềm của bạn. Khả năng mã hóa của bạn sẽ quyết định mức độ mở rộng mà bạn có thể thực hiện để hệ thống của bạn trở nên phức tạp như con người, nhưng có thể bạn chỉ định rõ những gì bạn đã biết. Trong trường hợp của tự động hóa đơn giản, bạn có thể dễ dàng dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu từ cảm biến. Tuy nhiên, trong trường hợp của Trí tuệ Nhân tạo, luôn có một yếu tố bất ổn, tương tự như bộ não con người.

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

Có lẽ một trong những cống hiến lớn nhất của tự động hóa đối với sự cải thiện nền kinh tế nằm trong lĩnh vực tài chính. (Khi nói đến tự động hóa trong ngành công nghiệp, sản xuất và lắp ráp ô tô đang dẫn đầu). Trong những ngày đầu tiên của PayPal, vấn đề gian lận đe dọa làm sụp đổ công ty thanh toán hàng đầu. Số lượng các trường hợp hoàn tiền thẻ tín dụng tăng vọt, tội phạm sử dụng công ty để rửa tiền và các cuộc tấn công gian lận dẫn đến việc đánh cắp tài khoản. Vào đầu thập kỷ 2000, tỷ lệ gian lận tăng lên hơn 120%, gây ra tổn thất hàng triệu đô và đe dọa sự phá vỡ của mối quan hệ đã bị suy yếu với các tổ chức thẻ tín dụng. Thật ra, theo cuốn “The PayPal Wars”, công ty đã phải chịu tổn thất 2.300 đôla mỗi giờ do gian lận.

Để chống lại gian lận, Max Levchin và David Gausebeck đã làm việc để phát triển một cơ chế tự động có thể phức tạp hóa quá trình tạo tài khoản cho các hoạt động lừa đảo mà không ảnh hưởng tiêu cực đến khách hàng tiềm năng hoặc giảm hiệu suất chuyển đổi. Họ tạo ra phiên bản ban đầu của công nghệ CAPTCHA để ngăn chặn kẻ gửi thư rác tạo tài khoản giả mạo.

Khi công nghệ tiến bộ, công ty đã triển khai các hệ thống học máy, cung cấp cơ sở dữ liệu thông tin về các giao dịch thẻ tín dụng như ngày, giờ, người bán, vị trí của người bán, giá cả và xác định xem giao dịch đó có hợp pháp hay gian lận. Các mô hình đã học có thể dự đoán khả năng gian lận dựa trên dữ liệu giao dịch mà nó xử lý, và mức độ dự đoán của nó càng chính xác khi xử lý càng nhiều dữ liệu. Đến thời điểm hiện tại, nó có khả năng dự đoán những tình huống có thể xảy ra trước khi chúng diễn ra thực sự.

Để tóm gọn, trong Trí tuệ Nhân tạo và tự động hóa, sự phức tạp và khả năng mô phỏng tư duy con người chính là điểm khác biệt chủ yếu.

Tự động hóa

Hệ thống tự động đã trở nên phổ biến tại mọi nơi. Đó là lý do tại sao các ngân hàng địa phương có thể ghi nhận các thanh toán của bạn trong vài giây, và cũng tại sao các doanh nghiệp không cần phải sao chép và dán hàng triệu email tiếp thị được cá nhân hóa cho khách hàng của họ. Đây là công cụ cho phép bạn thực hiện vận chuyển và giao hàng trong ngày trong vòng 4 giờ.

Tự động hóa có mục tiêu chính là để máy móc thực hiện những nhiệm vụ lặp đi lặp lại, đơn điệu hoặc như người ta nói “để giải phóng robot từ con người”. Điều này giúp giải phóng thời gian để con người tập trung vào nhiệm vụ quan trọng hơn, sáng tạo hơn, đòi hỏi giao tiếp và phán đoán cá nhân. Kết quả cuối cùng là doanh nghiệp trở nên hiệu quả hơn, tiết kiệm chi phí và tăng năng suất lao động. Robot số không bao giờ bị ốm hoặc nghỉ ngơi, và luôn hoàn thành công việc. Vì vậy, không có gì ngạc nhiên khi các doanh nghiệp hết sức sẵn sàng đón nhận tự động hóa.

Trong cuối cùng, điều khác biệt quan trọng ở đây là các máy tự động đều được điều khiển thông qua cấu hình thủ công – nói cách khác, bạn phải thiết lập cách mà hệ thống tự động hoạt động bằng cách sử dụng quy trình làm việc, lập trình, quản lý sản xuất và các kịch bản tương tự. Tóm lại, đó là một thiết bị đủ thông minh để tuân theo chỉ thị.

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.

Nguồn tham khảo thêm: Trí tuệ nhân tạo AI là gì?

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.

Bài viết tham khảo: