技术编程|突破AI落地难困境 且看人工智能应用关键技术
近年来 ， 在算法、算力与数据三大要素的共同驱动下 ， 人工智能进入高速发展阶段 。 但也面临逐步进入一个瓶颈期——AI落地难的窘境 。 盘点能实现AI应用的核心技术是确定研究开发方向的必要前提 。
【技术编程|突破AI落地难困境 且看人工智能应用关键技术】
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RPA是通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术 ， 按规则自动执行相应的流程任务 ， 代替或辅助人类完成相关的计算机操作 。 自 2015 年以来 ， 人工智能技术和 RPA 在同一时间大幅度发展和进步 ， 恰好相辅相成 ， 汇合在了一起 。 自然而然地 ， RPA 和 AI 两者的结合运用 ， 带来了一股非常独特的智能化应用的发展潮流 ， 我们称之为智能 RPA 技术 ， 或者 IPA 技术（Intelligent Processing Automation） ， 即智能流程自动化技术 。
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换句话说就是 ， RPA 是基础 ， 需要与其他技术手段整合在一起 ， 方能实现 IPA 及其优势 。
OCR 技术是指利用电子设备（例如扫描仪或数码相机）将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件 ， 并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式 ， 供文字处理软件进一步编辑加工的技术 。 通俗地说就是 ， 对文本资料进行扫描 ， 然后对图像文件进行分析处理 ， 以获取文字及版面信息的技术 。
OCR 技术一般可分为如图 3-1 所示的 5 个阶段 。
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机器学习/大数据分析是一种用于设计复杂模型和算法并以此实现预测功能的方法 ， 即计算机有能力去学习 ， 而不是依靠预先编写的代码 。 它能够基于对现有结构化数据的观察 ， 自行识别结构化数据中的模型 ， 并以此来输出对未来结果的预测 。
机器学习是一种通过“监督”和“无监督”学习来识别结构化数据中的模式（例如日常性能数据）的算法 。 监督算法是指在根据自己的输入做出预测之前 ， 会从输入和输出的结构化数据集来进行学习 。 无监督算法是指观察结构化数据 ， 并对已识别的模式提供相关见解 。
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计算机具有与人一样的表达能力和写作能力 ， 它遵循某种规则 ， 将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、人名地址并生成行程表备忘录 ， 或者识别出合同条款的关键内容并将摘要的重点生成列表 。
智能工作流是一种用于流程管理的软件工具 ， 其中集成了由人和机器共同执行的工作 ， 允许用户实时启动和跟踪端到端流程的状态 ， 以便于管理不同组之间的切换 ， 包括机器人与人类用户之间的切换 ， 同时还能提供瓶颈阶段的统计数据 。
随着社会和科技的不断进步 ， 各个领域都开始逐步朝着自动化、智能化的方向快速发展 。 工作流相关技术的研究也越来越受重视 ， 并广泛地应用于制造业、软件开发、银行金融、生物医学等不同领域 。 在这种动态多变的复杂环境下 ， 如何快速识别出任务 ， 然后快速高效并有针对性地处理工作流问题 ， 已成为目前工作流任务研究的关键问题 。
目前比较常见的方法是实现一种基于智能规划的工作流处理模式 ， 该模式不再是单纯地将不同的活动当作对彼此没有影响的单独事件 ， 而是有针对性地考虑多个事件的共同影响 。
认知智能体是一种结合了机器学习和自然语言生成的技术 。
智能包含三个方面 ， 分别是计算智能、感知智能和认知智能 。 在计算智能方面 ， 计算机的速度早已远远超过人工的效率 。 在感知智能方面 ， 随着 OCR、NLP 等技术的发展 ， 目前也已经能够实现很多的效果 。 但是在认知智能方面 ， 即使在某些特定领域 ， 自然语言的处理也已经可以得到比人工更好的成绩 ， 但是在某些领域 ， 特别是知识理解、知识推理、知识判断等方面 ， 还有很多需要逐步积累、逐步完善的地方 。
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