算法、自动化和人工智能有哪些差异？

算法、自动化和人工智能也可以在其他情况下融合。例如，NoOps(完全自动化IT运营工作流程，不再需要人工)可能不仅需要算法自动化，还需要复杂的人工智能工具来实现复杂的、基于情境的决策，而这仅靠算法是无法实现的。

  如今，谈论任何与技术相关的话题时，几乎都不可能不提及以下三个术语之一：算法、自动化和人工智能。无论谈论的是软件开发(算法是关键)、DevOps(完全是关于自动化的)还是AIOps(利用人工智能来推动IT运营)，您都可能会遇到至少一个现代科技的“a词”。

  事实上，这些术语出现的频率很高，而且它们被应用于许多重叠的用例，因此很容易将它们混为一谈。例如，我们可能会认为每种算法都是人工智能的一种形式，或者实现自动化的唯一方法是将人工智能应用于其中。

  现实情况要复杂得多。尽管算法、自动化和人工智能都有关联，但它们是截然不同的概念，将它们混为一谈是错误的。

  那么，让我们来解析一下这些术语的含义、它们之间的区别以及它们在现代技术领域的交集。

  什么是算法?

  我们先从技术圈里流传了几十年的术语说起：算法。

  算法是一组程序。在软件开发中，算法通常采用程序为完成给定任务而执行的一系列命令或操作的形式。

  话虽如此，并非所有算法都是软件。例如，你可以说食谱是一种算法，因为它也是一组程序。事实上，算法这个词的历史悠久，可以追溯到几个世纪前，那时还没有人谈论编程。

  什么是自动化?

  自动化意味着在有限的人工输入或监督下执行任务。人类可能会设置执行自动化任务的工具和流程，但一旦启动，自动化工作流程将基本或完全自行运行。

  和算法一样，自动化的概念已经存在了几个世纪。在计算机时代早期，自动化并不是软件开发等任务的核心重点。但在过去十年左右的时间里，程序员和IT运营团队应该尽可能多地实现工作自动化的想法已经广为流传。如今，自动化与DevOps和持续交付等实践齐头并进。

  什么是人工智能?

  人工智能(AI)是计算机或其他非人类工具对人类智能的模拟。

  生成式人工智能可以生成模仿真人作品的书面或视觉内容，在过去一年左右的时间里一直是人工智能讨论的核心。然而，生成式人工智能只是现存的众多人工智能类型之一，大多数其他形式的人工智能(如预测分析)早在ChatGPT的推出引发当前的人工智能热潮之前就已经存在了。

  算法、自动化和人工智能之间的差异

  算法与自动化和人工智能

  我们可以编写一个与自动化或人工智能完全无关的算法。例如，软件应用中的算法根据用户名和密码对用户进行身份验证，该算法使用一组特定的程序完成任务(这使其成为一种算法)，但它不是一种自动化形式，当然也不是人工智能。

  自动化与人工智能

  同样，软件开发人员和ITOps团队自动化的许多流程都不是AI的一种形式。例如，CI/CD管道通常包含许多自动化工作流，但它们并不依赖AI来实现流程自动化。它们使用基于规则的简单程序。

  人工智能与自动化和算法

  与此同时，人工智能通常依靠算法来帮助模拟人类智能，在许多情况下，人工智能的目的是自动执行任务或做出决策。但同样，并非所有算法或自动化都与人工智能有关。

  算法、自动化和人工智能如何结合在一起

  尽管如此，算法、自动化和人工智能之所以对现代技术如此重要，是因为将它们结合使用是当今一些最热门技术趋势的关键。

  最好的例子是生成式人工智能工具，它依靠算法进行训练，从而模拟人类的内容生产。部署后，生成式人工智能软件可以自动生成内容。

  算法、自动化和人工智能也可以在其他情况下融合。例如，NoOps(完全自动化IT运营工作流程，不再需要人工)可能不仅需要算法自动化，还需要复杂的人工智能工具来实现复杂的、基于情境的决策，而这仅靠算法是无法实现的。

  结论

  算法、自动化和人工智能是当今科技世界的核心。但并非所有现代技术都依赖于这三个概念。要准确了解一项技术的工作原理，我们需要知道算法、自动化和人工智能在其中发挥(或不发挥)的作用。

来源：智能制造

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