在現(xiàn)實生活中，自動化和人工智能經(jīng)常被人們不加區(qū)別的混用。我們想到這兩個詞，往往會形容能幫助我們提高效率的機器人和其他工具：無論是制造汽車的工業(yè)機器人，還是室內(nèi)的煙霧傳感器，都在幫助我們生活更便捷。但事實上，人工智能和自動化之間還是有非常大區(qū)別的。
就像蘋果和橘子、DVD和錄像機以及電影2001中的HAL和星球大戰(zhàn)中主人公用的電腦一樣，很多時候我們都會混淆人工智能和自動化的關系。雖然自動化設備也是可以基于人工智能而建立的，但并不代表著它們是相同的概念。
為了言簡意賅，我們將很多復雜地解釋二者的概念和關系濃縮為：
自動化是遵循著預先設置好的編程規(guī)則的軟件；而人工智能則是設計用來模擬人類的思考和行為。
聽起來遠不于此？的確，大多數(shù)人都不太了解其中的具體含義。研究發(fā)現(xiàn)，大約1/4的Siri用戶都不知道自己的語音助手是基于AI研發(fā)的，而對于其他app來說知道這些應用后面是AI驅(qū)動的用戶比例就更少了。這一現(xiàn)象說明公眾對于AI 的理解以及應用還亟待加強。
今天的社會中，自動化系統(tǒng)無處不在。他們幫助人們處理數(shù)以億萬計的電子郵件收發(fā)、幫助你通過手機app打開家中的電視、空調(diào)和暖氣、并幫助你管理日程協(xié)調(diào)并安排工作。
所有這些自動化都有一個明確的特征：讓機器代替人類重復單調(diào)的重復性勞動，解放人類的時間用于更重要的事情上去。使得社會變得更有效率、降低商業(yè)成本同時提高工作的生產(chǎn)力。
聽起來和AI很像??？不是嗎？
其實自動化機器和人工智能間最關鍵最大的不同在于：自動化機器是由人類預先設置好的手工配置來驅(qū)動和行動的。很多時候只是為了說出來比較好聽而已，其實你做的只是把自動化流程嵌入到了你的工作流程中。在自動化的范疇下，如果達到了X條件，執(zhí)行Y。我們預先在系統(tǒng)中定義了在X條件下Y的執(zhí)行方式。
說到底，自動化本質(zhì)上是一些足夠聰明可以準確高效執(zhí)行命令的機器和系統(tǒng)（軟硬件）。
人工智能
你是否想過機器人終有一天將會摧毀人類（至少電影里是這么講的）。這是人們眼中AI的一種存在，很顯然，他們會為自己考慮。AI其實可以用下面的定義來描述：一種可以模仿人類思考、語言、行為的技術！
如果將AI 理解成僅僅只會執(zhí)行任務的程序那就太狹隘了，這并不是AI的任務。AI真正需要做的是像人類一樣去探尋事物背后的模式，像人類一樣從經(jīng)驗中學習，并像人類一樣根據(jù)情況選擇合適的響應來做出反應。
德勤的報告指出，AI從機器學習開始，給了計算機一種不需要精密的程序就可以高效學習的能力，并將智能自動化引入了商業(yè)世界的各個方面：
只需要將信用卡的交易記錄例如時間、商戶、地點、價格以及交易的合法性呈現(xiàn)給機器，機器學習系統(tǒng)就能發(fā)掘其中的模式并預測出其中的欺詐交易。隨著交易數(shù)據(jù)的增加，系統(tǒng)的預測性能就越好，幫助系統(tǒng)防范于未然！
我們需要做的不是簡單的復制出一個和你我一樣的系統(tǒng)，而是需要創(chuàng)造出一個強大的超出你想象的智能系統(tǒng)。
但在我們對AI系統(tǒng)妄加想像之前你需要明白AI雖然強大但是也有一系列缺點。它不僅僅受到學習率的影響，同時也沒有特殊的程序來為它的學習負責（check）。讓我們回想一下微軟的AI聊天機器在24小時內(nèi)被Twitter的內(nèi)容教壞，變成了一個種族主義者的故事吧！
自動化和AI之間的真正區(qū)別
讓我們思考一下是什么同時在驅(qū)動著自動化系統(tǒng)和AI，同時也驅(qū)動著商業(yè)活動呢？數(shù)據(jù)！對，最重要的是數(shù)據(jù)。自動化系統(tǒng)負責收集數(shù)據(jù)，同時AI系統(tǒng)負責理解數(shù)據(jù)！
ServiceNow的一項研究表明利潤增長超過20%的公司中平均有61%都實現(xiàn)了自動化，而盈虧平衡或者虧損的公司中只有35%裝配了自動化。雖然影響公司運營的情況很多，但與自動化的結(jié)合能帶來生產(chǎn)力的提升、商業(yè)效應的提升，并使得員工更加專注的集中在公司擴展的業(yè)務上。但一切歸根到底還是數(shù)據(jù)，自動化機器對于數(shù)據(jù)的重要性不言而喻。
通過數(shù)據(jù)的收集和理解，公司可以做出更好的商業(yè)決策。如今，數(shù)據(jù)的收集和處理方式已經(jīng)從本質(zhì)上改變了我們商業(yè)經(jīng)營的模式，麥肯錫的報告做出了更加強有力的說明：
噴涌而出的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型、數(shù)據(jù)處理和理解能力正在重塑著很多行業(yè)并將繼續(xù)變革更多的行業(yè)。數(shù)據(jù)驅(qū)動的手段將會為市場提供全新的機會，具有以下這些特點的市場將能在數(shù)據(jù)驅(qū)動的幫助下實現(xiàn)爆發(fā)性增長：
供需之間的匹配低效；
普遍的利用不充分；
依賴于大量人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)的行業(yè)，但如今用戶行為以及觸手可及；
存在人類偏見和誤差的豐富數(shù)據(jù)環(huán)境。
這是我們看待自動化和人工智能的核心區(qū)別：自動化收集數(shù)據(jù)；而人工智能系統(tǒng)則負責理解數(shù)據(jù)。我們所面臨的是兩個完全不同但是完美互補的系統(tǒng)。
想象一下未來的我們將會變得多么強大，無論是作為個體、行業(yè)還是整個人類，都可以通過自動化機器來收集巨量的數(shù)據(jù)并通過智能系統(tǒng)感知信息和模式。在他們的幫助下，我們的未來將會遠遠超出我們的想象！
而這一切，才剛剛開始。
