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六大人工智能应用关键技术细节

来源:河洛网    发布时间:2021-01-13     发布人:洛阳新闻网

01机器人过程自动化( RPA ):RoboticProcessAutomation

六大人工智能应用关键技术细节

roboticprocessautomation ( RPA )的定义:模拟特定的人在计算机界面上操作的技术,根据规则自动执行适当的过程任务,帮助代替人或相关的计算机操作。

具有一般认为的机械实体的“ 机器人” 另一方面,RPA本质上是可以用特定的指令完成工作的软件,安装在电脑和大型服务器上,通过模拟键盘和鼠标等人工操作实现办公室操作的自动化。

▲图1-1RPA是未来办公室创新和发展的趋势

RPA也被称为数字劳动力( DigitalLabor ),综合利用大数据、人工智能、云计算等技术,操作用户图形界面( GUI )中的要素,进行人与计算机的交互

2015年以来,人工智能技术和RPA同时大幅度发展、进步,正好互补,成为一个。 当然,RPA和AI两者的并用带来了非常独特的智能化应用的发展趋势,我们使用了智能RPA技术,或者IPA技术( IPA技术),即智能过程自动化技术(图

▲图1-2智能RPA的构成: RPA+AI=IPA

换句话说,RPA是基础,IPA及其优点需要与其他技术手段集成。

商业社会对流程自动化功能的期待越来越高,未来RPA发展的主流是将机器学习等AI技术应用于RPA,将人工智能功能集成到产品套件中,提供更多类型的自动化功能。

02光学字符识别( OpticalCharacterRecognition,OCR )

OCR技术是利用电子设备(例如扫描仪和数字照相机)将纸文档中的文字转换为黑白点的图像文件,通过识别软件将图像中的文字转换为文本形式,使文字处理软件能够进一步编辑加工的技术。 一般来说,是扫描文本资料,解析处理图像文件得到文字和布局信息的技术。

OCR技术一般分为图31所示的5个阶段。

▲图3-1OCR技术的5个阶段

具体说明OCR的认识流程。

1 .图像处理

修正图像的成像问题。 一般的图像预处理过程包括几何变换(透视、失真、旋转等)、失真校正、模糊去除、图像增强和光线校正、二值化处理等。

2 .文字检查

检测文本的位置、范围和布局。 通常也包括布局分析和文字行检测等。 文字检测解决的主要问题是文字在哪里,文字的范围有多大。

文字检查中采用的处理算法一般为Faster-RCNN、Mask-RCNN、FPN、PANet、Unet、IoUNet、YOL、SSD。

3 .文字识别

根据文本检测来识别文本内容,将图像中的文本信息转换成计算机能够识别和处理的文本信息。 文字识别的主要解决方法是每个文字是什么。

字符识别中常用的处理算法是CRNN、AttentionOCR、RNNLM、BERT。

4 .文本提取

从文字识别结果中提取必要的字段和要素。

文本提取中常用的处理算法是CRF、HMM、HAN、DPCNN、BiLSTM+CRF、BERT+CRF、Regex。

5 .输出

输出最终的文字识别结果或文本提取结果。

03机器学习/大数据分析

机器学习/大数据分析是设计复杂模型和算法并实现预测功能的方法,不是预先编制的代码,而是计算机可以学习的。 基于对现有结构化数据的观察,可以自识别结构化数据中的模型,输出对将来结果的预测。

机器学习是通过&ldquo的监督” 和“ 没有监督” 学习识别结构化数据中的模式(例如日常性能数据)的算法。 监视算法是指在根据自己的输入进行预测之前,先从输入和输出的结构化数据集中进行学习。 无监视算法是观察结构化数据,对识别出的模式提供见解。

机器学习和高级分析可能会改变保险公司的游戏规则,包括提高合规性、降低成本结构和从新见解中获得竞争优势。 高级分析已经广泛应用于先进的人力资源部门,主要用于确定和评价领导和管理者的核心质量,更好地预测行为,规划职业发展道路,规划下一个指导岗位的归属。

04自然语言生成( NaturalLanguageGeneration,NLG )

计算机具有与人相同的表达能力和写作能力,按照某种规则,把从数据中观察到的信息转换成高质量的自然语言文本。 例如,自动识别会议邮件中的主题、数字地名、人名、地址来生成日程备忘录,或者认识到合同条件的重要内容而在列表中生成摘要的重点。

关于自然语言生成和自然语言处理的详细内容,请参阅“自然语言处理( NLP ) 5大语义分析技术和14种应用(推荐集合)”

05智能工作流( SmartWorkflow )

智能工作流是集成了人与机器共同执行的作业的流程管理用软件工具,用户实时启动和跟踪端到端的流程状态,包括机器人与人用户的切换。

随着社会和科学技术的进步各个领域开始向自动化、智能化方向迅速发展。 工作流相关技术的研究也越来越受到重视,广泛应用于制造业、软件开发、银行金融、生物医学等不同领域。

工作流自动处理相关活动和任务,不仅减少人机交互处理中发生的潜在错误,而且使各处理步骤准确化,最大化生成效率,将工作流应用于动态可变灵活的应用场景

近年来,在大规模数据、人工智能的背景下,工作流内的业务流程越来越复杂,面临的环境和数据也越来越复杂,通过需求分析重新建模和维护来改变流程模式

在这种动态多样的复杂环境下,快速识别任务并迅速有效明确地处理工作流问题成为当前工作流任务研究的重要问题。

RPA软件机器人在工作中也经常遇到类似的情况。 工作流的复杂性变化会改变RPA工作流程的复杂性,无法适应,严重影响RPA软件机器人的工作效率。

因此,有必要通过智能工作流的技术,实现RPA中任务设定的动态调整、RPA业务流程的自动变更和自动升级,在智能工作流的指导下实现自适应工作模式。

实现智能工作流的方法很多,例如,基于美国J.H.Holland教授提出的遗传算法的工作流调度、基于PandeyS等人提出的粒子群优化算法的启发式算法( PandeyS等 此外,还有很多基于自然界和仿生学的智能算法,如混合蛙跳算法、布谷鸟搜索算法、蝙蝠算法和人工蜂群算法。

现在常见的方法不是简单地将不同的活动作为互不影响的单独事件,而是实现基于智能规划的工作流处理模型,明确考虑了多个事件的共同影响。

该模型充分考虑了工作流和智能计划的相似之处,通过智能计划导出不同工作流任务之间的内在逻辑关系,从其他渠道和外部信息中充分挖掘出潜在的关系。

逐步改善传统工作流的问题,采用新的智能规划手段,从表面动作中发掘潜在的信息,过滤噪声数据,实现过程的自动修正,最后,根据之前得到的结论,明确修正以前的RPA工作流,

06认知代理( cognitive代理)

认知代理是机器学习和自然语言生成相结合的技术,在此基础上加入感情检测功能进行判断和分析,可以根据任务的执行、交流、从数据集中学习,进而根据感情检测结果进行决策 换句话说,机器像人一样“ 感情共鸣,精神共鸣” 真正完全成为虚拟的劳动力(或代理人)。

在顾客服务领域,英国一家汽车保险公司使用认知代理技术,使顾客转化率提高了22%,验证差错率降低了40%,整体投资收益率达到了330%。

当然,德勤、安永等咨询公司也坦率地表示,就现阶段许多企业的流程管理和系统的基础能力,依然应该开展很多基础设施建设工作。 另外,智能过程自动化所需的核心技术(例如认知代理等)的一部分也停留在雏形阶段。

智能有三个方面,分别是计算智能、感知智能和认知智能。

在计算智能方面,计算机的速度已经远远超过了人工的效率。

在感知智能方面,随着OCR、NLP等技术的发展,现在也可以实现很多效果。

但是在认知智能方面,在某些特定领域自然语言的处理已经可以取得比人工更好的成绩,但在某些领域,特别是知识理解、知识推理、知识判断等方面,有很多地方需要阶段性地积累、阶段性地完善。

根据机器能否产生自我认知和机器人的适用范围,人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能。 其中弱人工智能中的机器没有自我意识,没有独立于真正推理解决问题的能力,通常只适用于解决特定条件下的问题。 现在人工智能的研究主要在弱人工智能领域。

在强人工智能方面,机器有一定的自我意识,可以通过学习扩展功能。 关于现在不具备的功能和现在不知道的知识,可以通过自己学习得到。

在现在的条件下,全面强的人工智能面临着技术能力、社会伦理等多方面的挑战,但在某个领域的特定场景中,具备认知能力和学习能力的人工智能软件涵盖了工作流程的优化、迅速应对和更多不同的情况

认知智能有各种定义,其中复旦大学的肖仰华教授曾经说,使机器具有认知智能是机器可以像人一样思考的,这种思考能力具体体现在以下几个方面。

第一,机器具有理解数据、理解语言、理解现实世界的能力。 第二,机器具有解释数据、解释过程和解释现象的能力。 第三,机器具备推理、计划等一系列人特有的认知能力,即认知智能需要解决推理、计划、联想、创作等一系列复杂的任务。 代理是指驻留在某个环境下,持续自律地发挥作用,具备常驻性、反应性、社会性、能动性特征的计算实体。 据知名人工智能学家介绍,美国斯坦福大学Hayes-Roth教授的理论&ldquo代理可以继续执行感知环境中的动态条件执行、动作影响环境执行、感知信息解释、问题解决、动作决定三个功能 。

从前面的定义可以看出,认知代理感知环境中的动态条件,根据这些条件执行相应的动作,从而影响现有的环境,同时用推论解释感知信息,解决相关的问题,决定后续的动作。

认知代理和RPA的组合,我们可以得到具有认知智能的机器人,根据相关的应用系统和其他环境的变化动态感知下一步需要的东西,同时执行相应的动作影响对应的环境信息,智能输入,

同时,认知代理在通过RPA技术处理业务的同时,还可以逐渐掌握相关经验和知识,识别重点的能力。

认知代理的研究包括多种不同的方法,近年来随着分布式人工智能、信息科学和网络科学的发展,动态环境下的分布式协调决策已成为认知代理的重要研究方式。 该方式广泛应用于以多无人机系统、多机器人系统为代表的典型无中心型多代理系统。

同时,受自己的设计限制,代理对所在环境和系统总是表现出信息的部分可观测特征,有限代理之间的相互作用和外部制约也需要付出极高的代价来获得全球信息。

另一方面,非中心的多代理系统在应用程序中表现出与社会网络相似的自组织结构相对应的复杂网络特征。 也就是说,网络中的单个代理通常只能连接/交互本地网络中的小部分代理,不应用传统的集中式协作模型。

另外,社交网络中人与人之间有限的信息交换,与大幅度提高个人的决策效率一样,能否将同样的方法应用于适当的研究也在不断尝试中。

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