近年來(lái),機(jī)器人技術(shù)取得了巨大的進(jìn)步。越來(lái)越多的企業(yè)正在應(yīng)用機(jī)器人流程自動(dòng)化等領(lǐng)域。RPA軟件將企業(yè)流程與機(jī)器人行動(dòng)和人工智能輸入相結(jié)合。RPA軟件可以自動(dòng)執(zhí)行重復(fù)性、勞動(dòng)密集型和耗時(shí)的任務(wù),最大限度地減少或消除人工參與,從而促進(jìn)整個(gè)工廠(chǎng)更快更有效的流程。RPA專(zhuān)家可以編程和運(yùn)行機(jī)器人來(lái)執(zhí)行這些任務(wù),而不是在制造廠(chǎng)里有幾十名工人。通常,另一個(gè)人需要服務(wù)、維護(hù)和維護(hù)硬件。但人工智能正在進(jìn)行中RPA其功能已提升到越來(lái)越高的水平。以下是人工智能機(jī)器人領(lǐng)域的一些頂級(jí)趨勢(shì):
RPA人工智能和人工智能的最新趨勢(shì)是RPA與人工智能相結(jié)合。RPA能夠處理大容量和可重復(fù)任務(wù)的基本要素。通過(guò)將這些任務(wù)從人類(lèi)轉(zhuǎn)移到機(jī)器人手中,可以妥善處理,降低勞動(dòng)力成本,提高工作流程效率,加快裝配線(xiàn)等流程。這也簡(jiǎn)化了機(jī)器人技術(shù)的整個(gè)領(lǐng)域。工業(yè)設(shè)置現(xiàn)在可以了RPA軟件與工廠(chǎng)自動(dòng)化系統(tǒng)相結(jié)合,而不是不同的團(tuán)隊(duì)使用不同的軟件。過(guò)去,機(jī)器人團(tuán)隊(duì)使用特定的編程語(yǔ)言來(lái)處理多軸機(jī)器人運(yùn)動(dòng)。工廠(chǎng)自動(dòng)化技術(shù)人員使用不同的語(yǔ)言和工具,如可編程邏輯控制器和車(chē)間系統(tǒng)。
人工智能正在幫助整合這兩個(gè)世界,并在更大程度上增加機(jī)器人的流動(dòng)性和自主性。為了使固定機(jī)器人與移動(dòng)機(jī)器人無(wú)縫合作,它們必須能夠準(zhǔn)確地交換信息。獨(dú)立操作機(jī)器人越來(lái)越傾向于在開(kāi)放和無(wú)控的空間中運(yùn)行,其中一些人生活在這些空間中。許多公司正在努力建造一輛性能強(qiáng)勁、經(jīng)濟(jì)可行的自動(dòng)駕駛汽車(chē)。除了創(chuàng)建一個(gè)可用于消費(fèi)品(娛樂(lè))的機(jī)器人外,人工智能和機(jī)器人也面臨著挑戰(zhàn)。人工智能將需要考慮數(shù)千個(gè)實(shí)時(shí)參數(shù)和變量。其中許多人在一秒鐘內(nèi)不斷地改變了很多次。神經(jīng)符號(hào)人工智能目前的人工智能熱潮是由數(shù)據(jù)和計(jì)算的集成引起的。這些數(shù)據(jù)和計(jì)算使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一些非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)中取得了令人印象深刻的結(jié)果。
雖然重要的研究仍然理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所有功能,但我們現(xiàn)在對(duì)以下方面越來(lái)越感興趣:
1)了解它們的局限性
2)與其他經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的真實(shí)AI算法包括符號(hào)和概率方法的集成。
未來(lái)幾年,混合神經(jīng)符號(hào)方法領(lǐng)域?qū)⑦M(jìn)行廣泛的探索,以實(shí)現(xiàn)超越任何方法本身能力的應(yīng)用。就像人腦不同區(qū)域的不同操作模式一樣,下一代AI該系統(tǒng)可以集成不同的操作模塊。這一方向的研究將對(duì)通用服務(wù)機(jī)器人的發(fā)展特別有用,這些機(jī)器人可以進(jìn)行穩(wěn)定的感知、自然語(yǔ)言交流、對(duì)象操作任務(wù)和運(yùn)動(dòng)計(jì)劃,以及跨任務(wù)的自然人機(jī)交互。隨著時(shí)間的推移,越來(lái)越多的任務(wù)變得自動(dòng)化,而不僅僅是簡(jiǎn)單的編程。例如,企業(yè)正在使用它RPA自動(dòng)執(zhí)行操作,如了解屏幕上的內(nèi)容,完成鍵,識(shí)別和提取數(shù)據(jù)。例如,醫(yī)療保健就是一個(gè)很好的例子,用來(lái)驗(yàn)證和處理病人的索賠。
任何發(fā)布招聘信息的人通常都會(huì)收到數(shù)百份甚至數(shù)千份簡(jiǎn)歷。人工智能機(jī)器人可以用來(lái)篩選這些候選人,甚至可以找到可能不能立即滿(mǎn)足所有要求的優(yōu)秀候選人。通過(guò)培訓(xùn)AI記錄類(lèi)似的資格和其他特征,提出更好的候選人,并關(guān)注那些可能錯(cuò)過(guò)的候選人。因此,在未來(lái),RPA它將成為跨行業(yè)人工智能自動(dòng)化的重要趨勢(shì)。