|6大人工智能应用关键技术,终于有人讲明白了( 四 )


  • 第一 , 机器具备能够理解数据、理解语言进而理解现实世界的能力 。
  • 第二 , 机器具备能够解释数据、解释过程进而解释现象的能力 。
  • 第三 , 机器具备推理、规划等一系列人类所独有的认知能力 , 也就是说认知智能需要解决推理、规划、联想、创作等一系列复杂任务 。
智能体是指驻留在某一环境下 , 能够持续自主地发挥作用 , 具备驻留性、反应性、社会性、主动性特征的计算实体 。 根据著名人工智能学者 , 美国斯坦福大学Hayes-Roth教授的理论“智能体能够持续执行三项功能:感知环境中的动态条件、执行动作影响环境、进行推理以解释感知信息、求解问题和决定动作” 。
从前面的定义我们可以看出 , 认知智能体能够感知到环境中的动态条件 , 然后根据这些条件执行相应的动作来影响现有的环境 , 同时其还能够用推理来解释感知信息 , 求解相关问题 , 决定后续动作 。
将认知智能体与RPA相结合 , 我们能够得到一个具备认知智能的机器人 , 它可以根据所涉及的应用系统和其他环境的变化动态感知下一步需要做的事情 , 同时执行相应的动作来影响对应的环境信息 , 实现智能录入、智能监控、智能文档处理和辅助判定 。
与此同时 , 认知智能体通过RPA技术在处理业务的同时 , 还能够学习到相关的经验和知识 , 逐步掌握识别重点的能力 。
认知智能体的研究包含了多种不同的方法 , 近年来 , 随着分布式人工智能、信息科学和网络科学的不断发展 , 面向动态环境下的分布式协同决策已经成为认知智能体的一个重要的研究方式 。 这种方式在以多无人机系统、多机器人系统为代表的典型无中心式多智能体系统中得到了广泛的应用 。
与此同时 , 受限于自身设计 , 智能体对所在环境和系统常呈现出信息的部分可观测特征 , 而有限的智能体之间的交互和外部的约束也使得获得全局信息需要付出极高的代价 。
同时 , 无中心式的多智能体系统在应用中呈现出了与社会网络相类似的自组结构和相应的复杂网络特征 , 即网络中单个智能体通常仅能连接/交互所在局部网络中的小部分智能体 , 传统的集中式协同模型则不再适用 。
此外 , 类似于社会网络中人与人之间的有限信息交换便可大大提升个体的决策效率 , 同样的方法能否应用到相应的研究当中 , 也处于不断的尝试过程中 。
关于作者:达观数据 , 中国智能RPA领域的龙头企业 , 独立开发了全套“RPA+AI”系统 , 拥有核心知识产权 。 达观智能RPA产品是业界不依赖微软底层开发框架、未使用第三方开源框架的RPA产品 。
本文摘编自《智能RPA实战》 , 经出版方授权发布 。
|6大人工智能应用关键技术,终于有人讲明白了
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延伸阅读《智能RPA实战》
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