自動化和人工智能的進步為現實解決方案鋪平了道路，這些解決方案可以幫助組織節省資金和資源。該技術可用于必要但繁瑣且耗時的任務，這將使人類花費更長的時間并且更容易出錯。然而，人工智能和智能自動化常常被誤解，而當涉及到AI時，炒作的傳播速度要比實際科學更快。

諸如機器學習和深度學習之類的人工智能子集可以幫助組織篩選其數據，并解決諸如面部識別或人數統計之類的實際解決方案。智能自動化可以通過使用現有數據并基于該數據進行自動化分析來進一步為組織提供幫助，最終幫助改善運營和工作流程，并減少冗余響應。但是，從他們可以像人一樣思考或行動的意義上講，任何一種技術都不是“智能”的。距此還有很多年。

但是，這兩種技術都有可以在今天部署的實際解決方案，從而為組織帶來了實實在在的好處。要了解其中的一些好處，我們必須首先了解什么是AI和IA，它們的局限性以及如何有效地部署智能自動化。

人工智能

人工智能經常被談論，但是許多功能被誤解，未定義或被誤解。對AI功能的誤解通常會導致不切實際的期望。在數據科學中，人工智能是指具有自我意識，智能并且可以學習，推理和理解的功能齊全的人工大腦。雖然所謂的AI技術的進步已經取得了長足的進步，并且將會持續下去，但是AI的現實與可以像人一樣學習和做出決定的智能計算機截然不同。實際上，與物理安全行業相關，人工智能是一種運行一系列算法，通過大型數據庫進行搜索或快速進行計算以提供更深刻見解的技術。結果可以幫助用戶根據應用程序更快，更有效地做出決策。屬于“ AI”的應用程序的一般示例是面部識別，物體檢測或人數統計。

因為這是一個非常寬泛的術語，所以如果不加說明地使用AI，通常可能無法達到期望。實際上，當今可能的實際上是AI的子集，例如包括神經網絡和深度學習的機器學習技術。例如，深度學習使用特定于任務的算法來幫助訓練計算機以正確分類輸入。為此，程序員本質上是通過輸入帶有相應標簽的大量數據來教導計算機，從而提高了該技術識別新輸入的能力。

盡管對于易于理解的應用程序非常有利，但當前的AI技術有其局限性。特定的用例和算法當然可以幫助組織找到更高的運營效率，但是它無法教給自己全新的任務，也不會自動理解尚未開始教的數據。另外，用戶可能難以解釋諸如深度學習之類的AI技術是如何做出決定或輸出的。

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