Понятно, что автоматизация прошла долгий путь. Беспилотные автомобили сейчас проходят испытания на дорогах общего пользования, многие рутинные бизнес-процессы автоматизированы, а обрабатывающая промышленность полагается на роботов - и она не замедляется. По оценкам, к 2018 году 1,3 миллиона промышленных роботов работают на заводах по всему миру. Простой факт заключается в том, что автоматизация разрушает все отрасли, от здравоохранения до маркетинга, и меняет то, как мы взаимодействуем и выполняем работу.

Автоматизация здесь. Он продолжает менять многие аспекты нашей жизни. Независимо от того, насколько сильно это повлияет на нашу рабочую и личную жизнь, останется один элемент - люди. Автоматизированные технологии сегодня впечатляют. В некоторых задачах, таких как вычисление чисел, анализ больших наборов данных и поиск закономерностей, компьютеры превосходят людей. Тем не менее, несмотря на успехи, автоматизации нужны люди.

1. Импровизация и принятие решений

Автоматизированные технологии предназначены для управления предсказуемыми рутинными задачами. Вот почему автоматизация широко используется на производстве и на заводах. Сборочные линии следуют конкретному стандартизированному процессу, который повторяется, что означает, что машины можно обучать с помощью машинного обучения.

Однако в тех областях, где профессионалы сталкиваются с ситуациями, требующими «мышления на ногах», люди значительно превосходят компьютеры. Например, хирурги могут столкнуться с непредсказуемыми обстоятельствами, и им нужно будет быстро принять решение в середине операции, чтобы спасти жизнь пациента. Это не означает, что мы не увидим, что роботизированная хирургия станет более обычным явлением, но это поднимает интересные этические вопросы, и этот день, вероятно, еще далеко.

Автономные технологии, основанные на искусственном интеллекте, созданы для анализа больших наборов данных, выявления закономерностей и принятия мер на основе того, что указывают обучающие наборы данных. Когда они сталкиваются с ситуацией, выходящей за рамки их программных или разработанных возможностей, они могут неправильно рассчитать или вообще не работать. Способность импровизировать и принимать сложные решения за доли секунды уникальна.

2. Творческое мышление

Вы когда-нибудь слышали, чтобы робот что-нибудь изобретал? В реальной жизни ответ отрицательный. Люди - новаторы и творцы. Компьютеры могут определять проблемы на основе предыдущих наборов данных и алгоритмов. Они могут предложить возможные решения. Даже эти решения основаны на том, что наборы данных говорят, что они работали раньше, или на том, что, скорее всего, будет работать на основе расчетов. Это распознавание образов, но они не всегда верны.

Они не создают ничего нового. Люди могут это делать, потому что они обладают творческими способностями, воображением и абстракцией, которых не хватает компьютерам. Технологии могут имитировать музыку и искусство, однако им все еще не хватает человеческого фактора, который движет этим типом творческого мышления. По мере развития технологий будет интересно посмотреть, могут ли музыка или искусство, созданное машинами, иметь эмоциональную связь таким же образом, как искусство, созданное людьми.

3. Несовершенство: враг качества

Компьютеры работают отлично - пока нет. Их можно взломать. Они могут заразиться вирусами. У них могут возникать сбои и ошибки, снижающие их производительность. Фактически, в некоторых случаях компьютеры более уязвимы к ошибкам и ошибкам, чем люди.

Основное внимание вокруг беспилотных автомобилей уделялось тому, насколько они безопаснее и эффективнее людей. Однако сколько раз вы слышали об их разъединении - скорости, с которой водитель-человек должен взять на себя управление, чтобы избежать аварии?

Многие случаи отключения происходят из-за того, что программное обеспечение в автомобиле работает неправильно и не работает должным образом. Беспилотные автомобили могут быстро развиваться, но достигнут ли они на самом деле точки, в которой вмешательство человека будет совершенно ненужным? CloudFactory помогает некоторым из самых инновационных игроков в области автономных транспортных средств сделать их алгоритмы более безопасными и, возможно, приближает настоящий автомобиль без водителя к реальности.

Если мы посмотрим на авиационную промышленность, кажется, что это может быть в будущем. Безусловно, есть преимущества в использовании автоматизации для помощи пилотам в навигации и управлении воздушным судном. Если использовать соответствующее количество, это может уменьшить количество несчастных случаев, но также возможно получить слишком много хорошего.

Чрезмерное использование технологий автоматизации привело к нескольким несчастным случаям со смертельным исходом и создало так называемый парадокс автоматизации. Стремясь сделать полеты более безопасными с помощью автоматизации, некоторые пилоты слишком сильно полагались на технологии, чтобы летать за них. Когда возникают сбои в работе технологий, пилоты застают их врасплох, и они не могут отреагировать и исправить ошибку вручную, что в конечном итоге приводит к несчастным случаям.

Так было с Рейсом 447 Air France. Когда ледяные кристаллы отключили автопилот, и пилоты были сбиты с толку неточными инструкциями автоматизированной навигационной системы, они не смогли управлять самолетом вручную.

Некоторые бизнес-задачи предназначены для автоматизации, но часто существует разрыв между тем, что, по нашему мнению, следует автоматизировать, и тем, что действительно может быть выполнено. Как мы все знаем, технологии не являются надежными, они не могут хорошо учитывать угловые случаи или семантическое понимание. Полное использование автоматизации может снизить качество и привести к дорогостоящим ошибкам. В случае авиации угловые ящики несут на себе вес человеческих жизней.

Куда отсюда?

Безусловно, самый эффективный способ использования автоматизации в бизнесе - это совместить ее с людьми. Компьютеры могут управлять автомобилями и создавать товары быстрее и дешевле, чем человек, но они не могут формировать отношения. Они не могут контекстуализировать работу. Они не умеют разбираться в нюансах. И они не защищены от ошибок.

Автоматизация нуждается в людях для решения сложных задач, с которыми компьютеры просто не в состоянии справиться. Поэтому CloudFactory использует двойственный подход. Повторяющиеся, утомительные задачи могут подойти для автоматизации. Другие задачи лучше всего подходят для работы в облаке. Имея глобальную рабочую силу по требованию, наши клиенты получают удобство технологий с возможностями и опытом, которые могут предложить только люди.

Отметьте здесь для получения дополнительной информации.

Темы: Автоматизация, Облачный труд, Искусственный интеллект, Машинное обучение.

Первоначально опубликовано на blog.cloudfactory.com.