自动化和人工智能的进步为实际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。这项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。但是，人工智能和智能自动化常常被误解，而对于AI来说，炒作的传播速度要比实际科学快。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过滤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执行自动化分析来进一步为组织提供帮助，最终有助于改善运营和工作流程，并减少冗余响应。但是，没有一种技术是“智能的”。他们可以像人一样思考或行动。还有很多年。但是，这两种技术都具有可以在今天部署的实用解决方案，这给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AI和IA的含义，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，智能并可以学习，推理和理解的功能齐全的人工大脑。尽管所谓的AI技术的进步已经取得了很大的进步并将继续，但AI的现实与可以学习并做出像人类一样的决策的智能计算机完全不同。实际上，与物理安全行业有关，人工智能是一种运行一系列算法，搜索大型数据库或执行快速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包括：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，所以如果您不加解释地使用AI，通常可能无法达到您的期望。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在内的机器学习技术。例如，深度学习使用特定于任务的算法来帮助训练计算机正确分类输入。由于这个原因，程序员本质上通过输入带有相应标签的大量数据来教导计算机，从而提高了识别新输入的技术能力。尽管对于易于理解的应用程序非常有益，但是当前的AI技术有其局限性。某些用例和算法当然可以帮助组织找到更高的运营效率，但是他们无法自学全新的任务，也无法自动理解尚未教过的数据。此外，用户可能难以解释诸如深度学习之类的AI技术如何做出决策或输出。