IT აკადემია STEP! ჩვენ 1999 წლიდან ვსწავლობთ. მაღალი ხარისხის კომპიუტერულ განათლებას მოზრდილებში და ბავშვებში.

თბილისი
ШАГ логотип

ხელოვნური ინტელექტი რობოტების წინააღმდეგ – AI VS RPA

Techfacts

23.01.2024

721 ხედი

ჩვენი დროის ორგანიზაციები გადაწყვეტილების მიღების უწყვეტი პროცესებისგან შედგება, შესაბამისად დამატებითი ტექნოლოგიების გამოყენება სამუშაო ნაკადების სპექტრს საგრძნობლად აჩქარებს. თუმცა ერთ მხარეს დევს RPA, რომელიც ვითარდება სისტემებში ზუსტი მონაცემების სტანდარტული ნაკადითა და უწყვეტად განმეორებადი აქტივობებით. მეორე მხარეს კი ხელოვნური ინტელექტი, რომელსაც შეუძლია წამებში შეაჯამოს ინფორმაცია, ჩამოწეროს დასკვნები, გააძლიეროს და გააუმჯობესოს ადამიანის გადაწყვეტილების მიღება რთულ პროცესებში.

 

AI და RPA არის ორი განსხვავებული პროცესი, რომელსაც  უნიკალური შესაძლებლობები აქვს. AI გამოიყენება რთული პრობლემების გადასაჭრელად და გადაწყვეტილებების მისაღებად მონაცემთა ანალიზის საფუძველზე, ხოლო RPA გამოიყენება განმეორებადი და წესებზე დაფუძნებული ამოცანების ავტომატიზაციისთვის. ხელოვნური ინტელექტი უფრო შესაფერისია იმ ამოცანებისთვის, რომლებიც მოითხოვს შემეცნებით უნარებს და უფრო ადაპტირებადია ახალ სიტუაციებთან, ხოლო RPA უფრო შესაფერისია იმ ამოცანებისთვის, რომლებიც მოითხოვს განმეორებით მოქმედებებს და შემოიფარგლება იმ ამოცანებით, რომელთა შესრულებაც დაპროგრამებულია. ორივე ტექნოლოგიას აქვს ინდუსტრიების გარდაქმნის და ეფექტურობის გაზრდის პოტენციალი, მაგრამ ისინი სათანადოდ უნდა იქნას გამოყენებული დაკისრებული ამოცანის მიხედვით.

 

AI – ხელოვნური ინტელექტი

ხელოვნური ინტელექტი გულისხმობს კომპიუტერული სისტემების შექმნას, რომლებსაც შეუძლიათ შეასრულონ დავალებები, რომლებიც ჩვეულებრივ ადამიანის ინტელექტს, კოგნიტურ შესაძლებლობებს მოითხოვს როგორიცაა: ვიზუალური აღქმა, მეტყველების ამოცნობა, გადაწყვეტილების მიღება და ენის თარგმნა. AI შეიძლება დაიყოს რამდენიმე კატეგორიად, მათ შორის მანქანური სწავლება, ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP) და ღრმა სწავლება.

 

დაგვიკავშირდი, აკადემია სტეპში შენთვის ძალიან საინტერესო კურსი გელოდება, რომელიც განსაკუთვნილია მათთვის, ვისაც სურს, Web Development 0-დან ისწავლოს. გარდა ამისა, სწავლება პრაქტიკაზე არის დაფუძნებული, რაც მოიცავს დავალებებსა და ინდივიდუალურ ფინალურ პროექტს. ეს კი მოგცემს შესაძლებლობას, დახვეწო და განივითარო შესაბამისი უნარები და დააგროვო პრაქტიკული გამოცდილება - დაეუფლე ახალ პროფესიას, დაიწყე სწავლა კვალიფიციურ სპეციალისტებთან, საერთაშორისო აკადემიაში!

→დარეგისტრირდი მარტივად

 

  • მანქანური სწავლება ხელოვნური ინტელექტის ქვეჯგუფია, რომელიც საშუალებას აძლევს მანქანებს ისწავლონ მონაცემებიდან და გააუმჯობესონ თავიანთი შესაძლებლობები.
  • NLP არის ხელოვნური ინტელექტის ტიპი, რომელიც კომპიუტერებს საშუალებას აძლევს ენის გენერირების და ინტერპრეტაციის.
  • ღრმა სწავლება არის მანქანათმცოდნეობის ქვეჯგუფი, რომელიც გულისხმობს ნერვული ქსელების გამოყენებას ადამიანის ტვინის სიმულაციისთვის.

 

  • მეორეს მხრივ, RPA არის ტექნოლოგია, რომელიც იყენებს პროგრამულ რობოტებს განმეორებადი და წესებზე დაფუძნებული ამოცანების ავტომატიზაციისთვის. RPA რობოტები შეიძლება დაპროგრამდეს ადამიანის მოქმედებების იმიტირებისთვის, როგორიცაა აპლიკაციებში შესვლა, მონაცემების კოპირება და ჩასმა და ფორმების შევსება. ისინი შექმნილია იმისთვის, რომ იმუშაონ არსებულ სისტემებსა და ინტერფეისებში, ძირითადი ინფრასტრუქტურის მნიშვნელოვანი ცვლილებების საჭიროების გარეშე. RPA რობოტებს შეუძლიათ უფრო სწრაფად და ზუსტად შეასრულონ დავალებები, ვიდრე ადამიანებს იმუშავონ უწყვეტად.

 

RPA თითქმის ყველა ცნობილი კომპანია იყენებს სხვადასხვა ინდუსტრიაში:

  • Tesla: იყენებს რობოტებს თავის საავტომობილო მწარმოებელ ქარხნებში ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა შედუღება და აწყობა.
  • Amazon: იყენებს რობოტებს საწყობში,  ქარხნებში და ოფისებში ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა ველზე კრეფა და ტრანსპორტირება.
  • Google-მა შეიძინა რობოტების რამდენიმე კომპანია, მათ შორის Boston Dynamics, სხვადასხვა აპლიკაციებისთვის, მათ შორის საწყობის ავტომატიზაციისა და რობოტიკის მოწინავე კვლევებისთვის.
  • Boston Dynamics: რობოტების კომპანია, რომელიც ცნობილია თავისი მოწინავე რობოტებით, მათ შორის Spot robot და Atlas humanoid robot.
  • Toyota: იყენებს რობოტებს თავის წარმოების პროცესებში და იყო პიონერი საავტომობილო წარმოებისთვის ინდუსტრიული რობოტების შემუშავებაში.
  • iRobot: ცნობილია თავისი სამომხმარებლო რობოტებით, მათ შორის Roomba მტვერსასრუტი რობოტით.
  • ABB: მრავალეროვნული კორპორაცია, რომელიც სპეციალიზირებულია რობოტიკაში, ავტომატიზაციასა და ენერგეტიკულ ტექნოლოგიებში.
  • KUKA: სამრეწველო RPA და ქარხნის ავტომატიზაციის გადაწყვეტილებების გერმანული მწარმოებელი.
  • Fanuc: იაპონური რობოტების კომპანია, რომელიც უზრუნველყოფს ავტომატიზაციის პროდუქტებს, მათ შორის სამრეწველო რობოტებს და CNC სისტემებს.
  • Universal Robots: დანიური კომპანია, რომელიც აწარმოებს ერთობლივ რობოტებს (კობოტებს), რომლებიც შექმნილია ადამიანებთან ერთად მუშაობისთვის სხვადასხვა ინდუსტრიაში.
  • Softbank Robotics: ავითარებს ჰუმანოიდულ და მომსახურე რობოტებს, მათ შორის Pepper რობოტს, რომელიც გამოიყენება მომხმარებელთა მომსახურებასა და საცალო გარემოში.
  • ინტუიციური ქირურგია: ცნობილია თავისი და ვინჩის ქირურგიული სისტემით, რობოტული ქირურგიული სისტემა, რომელიც გამოიყენება მინიმალური ინვაზიურ ოპერაციებში.
  • Yaskawa Electric Corporation: იაპონური კომპანია, რომელიც აწარმოებს სამრეწველო რობოტებს და ავტომატიზაციის გადაწყვეტილებებს.
  • DJI (Dà-Jiāng Innovations): ჩინური ტექნოლოგიური კომპანია, რომელიც ცნობილია თავისი დრონებით, რომლებიც შეიძლება ჩაითვალოს მფრინავ რობოტებად.
  • Boston Scientific: იყენებს რობოტით დამხმარე სისტემებს სამედიცინო სფეროში, როგორიცაა რობოტული კათეტერის სისტემა მინიმალური ინვაზიური ოპერაციებისთვის.

 

მიუხედავად იმისა, რომ AI და RPA ორივე გამოიყენება ამოცანების ავტომატიზაციისთვის, პრაქტიკაში ისინი განსხვავდებიან რამდენიმე ძირითადი ასპექტით:

AI გამოიყენება რთული პრობლემების გადასაჭრელად და გადაწყვეტილებების მისაღებად მონაცემთა ანალიზის საფუძველზე, ხოლო RPA გამოიყენება განმეორებადი და წესებზე დაფუძნებული ამოცანების ავტომატიზაციისთვის.
AI შექმნილია იმისთვის, რომ ისწავლოს, დააჯგუფოს, შეკრიბოს, განვითარდეს და გაუმჯობესდეს დროთა განმავლობაში, ხოლო RPA, როგორც წესი, დაპროგრამებულია კონკრეტული ამოცანების უწყვეტად შესასრულებლად და არ სწავლობს გარემოდან.
ხელოვნური ინტელექტი მოითხოვს მნიშვნელოვან რაოდენობას მონაცემთა და გამოთვლითი სიმძლავრის ეფექტურად ფუნქციონირებისთვის, ხოლო RPA შეიძლება განხორციელდეს მინიმალური ინფრასტრუქტურული ცვლილებებით.
უფრო მეტიც, ხელოვნური ინტელექტი უფრო შესაფერისია დავალებების შესასრულებლად, რომლებიც მოითხოვს კოგნიტურ უნარებს, როგორიცაა მონაცემების ანალიზი, შაბლონების ამოცნობა და გადაწყვეტილებების მიღება. ამის საპირისპიროდ, RPA უფრო შესაფერისია ამოცანებისთვის, რომლებიც მოითხოვს განმეორებით, წესებზე დაფუძნებულ მოქმედებებს, როგორიცაა მონაცემთა შეყვანა, ინვოისის დამუშავება და მომხმარებელთა მომსახურება.
AI უფრო ადაპტირებადია ახალ სიტუაციებთან და შეუძლია გაუმკლავდეს უფრო რთულ ამოცანებს, ხოლო RPA შემოიფარგლება იმ ამოცანებით, რომლის შესასრულებლადაც არის დაპროგრამებული.
ერთად, RPA და AI მნიშვნელოვან როლს ასრულებენ ოპერაციული ეფექტურობის გაძლიერებაში და მნიშვნელოვან როლს თქვენი კომპანიის მუშაობის პროცესის გარდაქმნაში.

 

ხელოვნური ინტელექტი რობოტების წინააღმდეგ არ არსებობს, არის ხელოვნური ინტელექტი და რობოტები, ისინი ერთად ქმნიან ჩვენს წარმატებას და COVID-19 ამის ნათელი მაგალით იყო

ხელოვნური ინტელექტი (AI) ადაპტირდა კოვიდთან, სწორედ ხელოვნურმა ინტელექტმა შეასრულა გადამწყვეტი როლი ვაქცინის სწრაფად შემუშავებაში მაშინ, როდესაც RPA-ს გამოყენებით საავადმყოფოებმა შექმნეს რობოტები, რომლებიც ათვალიერებდნენ COVID-19 პაციენტებს, სიმპტომების ერთობლიობას, როგორიცაა მაღალი სიცხე და სხეულის ტკივილები და აფრთხილებდნენ სამედიცინო პროფესიონალს.. 2024 წელს საავადმყოფოებს შეუძლიათ დაასრულონ RPA-ის საშუალებით პაციენტების სკრინინგი და შემდეგ გამოიყენონ ხელოვნური ინტელექტი რენტგენის სხივების ინტერპრეტაციისთვის. მაგალითად UiPath AI Computer Vision შეიძლება გამოყენებულ იქნას პაციენტებში პნევმონიის ინდიკატორების გამოსავლენად და მკურნალობის რეკომენდაციების მისაღებად.

 

დაეუფლე აქტუალურ პროფესიებს - შემოგვიერთდით სტეპერების დიდ ოჯახში!

IT Academy Step ლიდერი IT სფეროში, ახლაუკვე 100+ფილიალით!

+995 577 538 549 ქ.თელავი,ნადიკვრის#23

+995 (32) 215-55-51 ქ.თბილისი,ა.ყაზბეგის34/34ბ

 

გამოიწერეთ ჩვენი გვერდი სოციალურ ქსელებში

Instagram.com/itstep.ge/

Facebook.com/itstep.ge



ავტორის სწავლების ტექნოლოგიები::

IT აკადემია STEP

ყოველდღე მუშაობ, მაგრამ წინ ვერ მიდიხარ - 5 ნიშანი, რომ ცვლილების დროა

გაიგე კარიერული სტაგნაციის 5 მთავარი ნიშანი, მიხვდი, როდის არის დრო ფუნდამენტური ცვლილებებისთვის და აღმოაჩინე პრაქტიკული გზები, როგორ განავითარო შენი პროფესიული უნარები ნამდვილი წარმატებისთვის.

როცა შრომა შედეგს აღარ იძლევა: კარიერული სტაგნაციის რეალობა ბევრი ჩვენგანი ყოველდღიურად საათებს ატარებს სამუშაო მაგიდასთან, კეთილსინდისიერად ასრულებს ყველა დავალებას, თუმცა დღის ბოლოს მაინც სტაგნაციის მძიმე განცდა რჩება - გრძნობ, რომ მიუხედავად დიდი ძალისხმევისა, წინ ვერ მიდიხარ. თუ გაქვს მუდმივი განცდა, რომ შენი ძალისხმევა შეუმჩნეველია, ხოლო კარიერული ზრდა სრულად შეáƒ

ШАГ логотип

AI-ს ყველაფერი შეუძლია - მაშინ რაში გვჭირდება პროგრამისტი

თუ AI კოდს წერს და საიტის შექმნაშიც გვეხმარება, რაში გვჭირდება პროგრამისტი? გაიგე, რა განსხვავებაა გენერირებულ კოდსა და საიმედო ციფრულ პროდუქტს შორის, რატომ სჭირდება AI-ის პასუხებს გადამოწმება და რა ცოდნა დაგეხმარება პროგრამირების შესწავლაში თანამედროვე ინსტრუმენტების გამოყენებით.

კოდის შექმნიდან რეალური პრობლემის გადაჭრამდე წარმოიდგინე, ხელოვნურ ინტელექტს სთხოვ: „შემიქმენი ონლაინმაღაზია“ და ცოტა ხანში ეკრანზე პროდუქტების ჩამონათვალი, კალათა და შეკვეთის ღილაკი ჩნდება. ბუნებრივია, გაგიჩნდეს კითხვა: თუ ტექნოლოგია ამას უკვე აკეთებს, რატომ უნდა დახარჯო დრო პროგრამირების სწავლაში? AI-ს შეუძლია კოდის დაწერა, არსებული კოდის ახსნა, ცვლილებების შეთავაზáƒ

ШАГ логотип

მშობლებისთვის

შენი შვილი Roblox-ს თამაშობს - აი, რა უნდა იცოდეს ყველა მშობელმა

თქვენი შვილი Roblox-ს თამაშობს? გაიგეთ, რას უნდა მიაქციოთ ყურადღება უსაფრთხოების პარამეტრებში, როგორ შეთანხმდეთ თამაშის წესებზე და როგორ დაეხმაროთ ბავშვს, თამაშის ინტერესიდან პირველი საკუთარი პროექტის შექმნაზე გადავიდეს.

რა იზიდავს ბავშვს Roblox-ში „კიდევ ხუთი წუთი!“ - თუ თქვენი შვილი Roblox-ს თამაშობს, ეს ფრაზა ალბათ ნაცნობია. ეკრანზე ფერად პერსონაჟებს ხედავთ, ბავშვი კი მეგობრებთან ერთად დაბრკოლებებს გადის, ვირტუალურ სახლს აწყობს ან ახალ სამყაროს იკვლევს. ბუნებრივია, გიჩნდებათ კითხვები: რას აკეთებს ამდენ ხანს? ვის ესაუბრება? შეიძლება ამ ინტერესს სასარგებლო გაგრძელებაც ჰქონდეს? პასუხების მოსაძებნá

ШАГ логотип

ზრდასრულთათვის

რომელი პროფესიების სწავლა აღარ ღირს 2026 წელს?

რომელი პროფესიების სწავლა აღარ ღირს 2026 წელს და როგორ ავიცილოთ არასწორი არჩევანი? გაიგე, რატომ არის სარისკო მხოლოდ ერთი ინსტრუმენტის ან განმეორებადი დავალების შესწავლაზე გაჩერება, როგორ იცვლება პროგრამირების, დიზაინისა და მარკეტინგის სამუშაო პროცესები და რას უნდა მიაქციო ყურადღება სასწავლო კურსის შერჩევისას.

როცა პროფესიის ნაცვლად მხოლოდ ერთი დავალების შესრულებას სწავლობ „ამ პროფესიას AI ჩაანაცვლებს“, „ამის სწავლას აზრი აღარ აქვს“, „სანამ კურსს დაამთავრებ, ეს ცოდნა მოძველდება“ - მსგავსი ფრაზების მოსმენის შემდეგ პროფესიის არჩევა კიდევ უფრო რთული ხდება. განსაკუთრებით მაშინ, როცა სწავლაში დროისა და თანხის ჩადებას გეგმავ და გინდა, გადაწყვეტილებამ რეალური შესაძლებლობები შეგიქáƒ

ШАГ логотип

ამ საიტზე გამოიყენება Cookies

Კონფიდენციალურობის პოლიტიკა