Глоссариум по информационным технологиям и искусственному интеллекту. Александр Чесалов

51.

      Тем не менее, среди многих ученых и практиков существует устойчивое мнение, что все даже самые современные и совершенные системы ИИ, которые существуют на сегодняшний день, являются «слабым ИИ», а прогнозы о том, что к 2045 году будет создан универсальный ИИ, является мифом. И причина такому мнению – это сверхсложность устройства нашего головного мозга, с точки зрения создания суперкомпьютера, который хоть сколь ни будь бы приблизился по своей вычислительной мощности к нему. Возможно, прорыв будет осуществлен в области квантовых компьютеров и вычислений, который позволит приблизиться к созданию универсального ИИ.

      Искусственный интеллект для ИТ-операций (Artificial Intelligence for IT Operations, AIOps) – это новая ИТ-практика, которая применяет искусственный интеллект к ИТ-операциям, чтобы помочь организациям разумно управлять инфраструктурой, сетями и приложениями для обеспечения производительности, отказоустойчивости, емкости, времени безотказной работы и, в некоторых случаях, безопасности. Перенося традиционные оповещения на основе пороговых значений и ручные процессы на системы, использующие преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения, AIOps позволяет организациям лучше отслеживать ИТ-активы и предвидеть негативные инциденты и последствия до того, как они произойдут. AIOps – это термин, придуманный Gartner в 2016 году как отраслевая категория для технологии аналитики машинного обучения, которая улучшает аналитику ИТ-операций, охватывающую операционные задачи, включая автоматизацию, мониторинг производительности и корреляцию событий, среди прочего. Gartner определяет платформу AIOps следующим образом: «Платформа AIOps сочетает в себе функции больших данных и машинного обучения для поддержки всех основных функций ИТ-операций за счет масштабируемого приема и анализа постоянно растущего объема, разнообразия и скорости данных, генерируемых ИТ. Платформа позволяет одновременно использовать несколько источников данных, методы сбора данных, аналитические и презентационные технологии». По сути AIOps – это искусственный интеллект для управления ИТ на базе многослойной платформы, который автоматизирует обработку данных и принятие решения с помощью машинного обучения и аналитики больших данных, которые приходят с различных элементов ИТ-инфраструктуры в режиме реального времени. AIOps состоит из двух основных компонентов: «большие данные» и «машинное обучение». Таким образом, ИТ специалисты должны отойти от логгирования и отслеживания множества отдельных событий (siloed IT), которые активно используются сейчас, а положиться на машинное обучение и анализ данных, которые приходят от систем мониторинга, журналов нарядов на работы и т.д.52,53,54.

      Искусственный Интеллект на уровне человека (Human Level Machine Intelligence) – это синоним полного ИИ, завершенного

52

.Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) [Электронный ресурс] www.cio.com URL: https://www.cio.com/article/196239/what-is-aiops-injecting-intelligence-into-it-operations.html (дата обращения: 07.07.2022)

53

.Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) [Электронный ресурс] www.gartner.com URL: https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/aiops-platform (дата обращения: 07.07.2022)

54

.Искусственный интеллект для ИТ-операций [Электронный ресурс] //networkguru.ru URL: https://networkguru.ru/aiops-artificial-intelligence-for-it-operations/ (дата обращения: 07.07.2022)