自动化和人工智能的进步为现实解决方案铺平了道路

自动化和人工智能的进步为现实解决方案铺平了道路，这些解决方案可以帮助组织节省资金和资源。该技术可用于必要但繁琐且耗时的任务，这将使人类花费更长的时间并且更容易出错。然而，人工智能和智能自动化常常被误解，而当涉及到AI时，炒作的传播速度要比实际科学更快。

诸如机器学习和深度学习之类的人工智能子集可以帮助组织筛选其数据，并解决诸如面部识别或人数统计之类的实际解决方案。智能自动化可以通过使用现有数据并基于该数据进行自动化分析来进一步为组织提供帮助，最终帮助改善运营和工作流程，并减少冗余响应。但是，从他们可以像人一样思考或行动的意义上讲，任何一种技术都不是“智能”的。距此还有很多年。

但是，这两种技术都有可以在今天部署的实际解决方案，从而为组织带来了实实在在的好处。要了解其中的一些好处，我们必须首先了解什么是AI和IA，它们的局限性以及如何有效地部署智能自动化。

人工智能

人工智能经常被谈论，但是许多功能被误解，未定义或被误解。对AI功能的误解通常会导致不切实际的期望。在数据科学中，人工智能是指具有自我意识，智能并且可以学习，推理和理解的功能齐全的人工大脑。虽然所谓的AI技术的进步已经取得了长足的进步，并且将会持续下去，但是AI的现实与可以像人一样学习和做出决定的智能计算机截然不同。实际上，与物理安全行业相关，人工智能是一种运行一系列算法，通过大型数据库进行搜索或快速进行计算以提供更深刻见解的技术。结果可以帮助用户根据应用程序更快，更有效地做出决策。属于“ AI”的应用程序的一般示例是面部识别，物体检测或人数统计。

因为这是一个非常宽泛的术语，所以如果不加说明地使用AI，通常可能无法达到期望。实际上，当今可能的实际上是AI的子集，例如包括神经网络和深度学习的机器学习技术。例如，深度学习使用特定于任务的算法来帮助训练计算机以正确分类输入。为此，程序员本质上是通过输入带有相应标签的大量数据来教导计算机，从而提高了该技术识别新输入的能力。

尽管对于易于理解的应用程序非常有利，但当前的AI技术有其局限性。特定的用例和算法当然可以帮助组织找到更高的运营效率，但是它无法教给自己全新的任务，也不会自动理解尚未开始教的数据。另外，用户可能难以解释诸如深度学习之类的AI技术是如何做出决定或输出的。

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