近年來，機(jī)器人技術(shù)取得了巨大的進(jìn)步。機(jī)器人流程自動(dòng)化等領(lǐng)域正在越來越多的企業(yè)中應(yīng)用。

需要RPA軟件將企業(yè)流程與機(jī)器人的行動(dòng)和人工智能輸入相結(jié)合。RPA軟件可自動(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，從而在整個(gè)工廠中推動(dòng)更快、更有效的流程。RPA專家可以編程并運(yùn)行機(jī)器人來執(zhí)行這些任務(wù)，而不是在制造工廠里有幾十個(gè)工人。通常，需要另一個(gè)人來服務(wù)、維護(hù)和維修硬件。但人工智能正在將RPA的功能提升到越來越高的水平。以下是人工智能機(jī)器人領(lǐng)域的一些頂級趨勢：

RPA和人工智能

最新趨勢是RPA與人工智能相結(jié)合。這是RPA能夠處理大容量、可重復(fù)任務(wù)的基本要素。通過將這些任務(wù)從人類手中轉(zhuǎn)移到機(jī)器人手中，這些任務(wù)就能得到妥善處理，從而降低勞動(dòng)力成本，提高工作流程的效率，并加快組裝線等流程的速度。

這也簡化了機(jī)器人技術(shù)的整個(gè)領(lǐng)域。工業(yè)設(shè)置現(xiàn)在可以將RPA軟件和工廠自動(dòng)化系統(tǒng)結(jié)合起來，而不是不同的團(tuán)隊(duì)使用不同的軟件。過去，機(jī)器人團(tuán)隊(duì)使用特定的編程語言來處理多軸機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)等領(lǐng)域。工廠自動(dòng)化技術(shù)人員使用不同的語言和工具，如可編程邏輯控制器和車間系統(tǒng)。人工智能正在幫助整合這兩個(gè)世界，為機(jī)器人增加更大程度的機(jī)動(dòng)性和自主性。為了使固定機(jī)器人與移動(dòng)機(jī)器人無縫協(xié)作，它們必須能夠準(zhǔn)確無誤地交換信息。

自主運(yùn)營

機(jī)器人越來越傾向于在開放、不受控制的空間中運(yùn)行，這些空間也有人居住。很多企業(yè)正在努力打造性能強(qiáng)勁且經(jīng)濟(jì)可行的自動(dòng)駕駛汽車。

除了創(chuàng)造出可用作消費(fèi)產(chǎn)品(除了娛樂)的機(jī)器人之外，人工智能和機(jī)器人還面臨著挑戰(zhàn)。人工智能將需要考慮實(shí)時(shí)發(fā)生的數(shù)千個(gè)參數(shù)和變量。其中很多都在一秒鐘內(nèi)不斷地改變很多次。

神經(jīng)符號人工智能

當(dāng)前的人工智能熱潮是由數(shù)據(jù)和計(jì)算的融合引發(fā)的，這些數(shù)據(jù)和計(jì)算使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠在一些非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)上，取得非常令人印象深刻的結(jié)果。雖然重要的研究仍在理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全部功能，但我們現(xiàn)在看到越來越多的興趣在以下方面：

（1）理解它們的局限性。

（2）將它們與其他經(jīng)過驗(yàn)證的真正的AI算法，包括符號和概率方法集成。

在未來幾年，混合神經(jīng)符號方法領(lǐng)域?qū)⑦M(jìn)行廣泛的探索，以實(shí)現(xiàn)超出任何一種方法本身能力的應(yīng)用。正如人類大腦的不同區(qū)域運(yùn)作方式不同，下一代AI系統(tǒng)可能會(huì)整合不同的操作模塊。這一方向的研究將對通用服務(wù)機(jī)器人的發(fā)展特別有用，這些機(jī)器人能夠進(jìn)行穩(wěn)健的感知、自然語言的交流、對象操作的任務(wù)和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃，以及跨各種任務(wù)的自然人機(jī)交互。

索賠處理

隨著時(shí)間的推移，越來越多的任務(wù)變得自動(dòng)化，而不僅僅是簡單的編程。例如，企業(yè)正在利用RPA來自動(dòng)化執(zhí)行操作，例如了解屏幕上的內(nèi)容，完成擊鍵、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，這類系統(tǒng)被用于驗(yàn)證和處理患者的索賠。

企業(yè)招聘

任何發(fā)布招聘信息的人通常都會(huì)收到數(shù)百甚至數(shù)千份簡歷。人工智能機(jī)器人可以用來篩選這些候選人，甚至可以找到可能無法立即滿足所有要求的優(yōu)秀候選人。通過訓(xùn)練AI來記錄相似的資格和其他特征，可以提出更好的候選人，并關(guān)注那些可能會(huì)錯(cuò)過的候選人。

所以，未來RPA將成為跨行業(yè)人工智能自動(dòng)化的重要趨勢。