当面对 RPA 与 AI, 你应该选择什么

　　不断扩展的人工智能领域包括许多术语和技术。这自然会导致重叠和混乱。人工智能和机器学习经常被一起提及，以至于某些人（尤其是非技术人员）可能会认为它们是同一个人。它们是相关的，但实际上不是可互换的术语：机器学习是 AI 的子集或特定学科。

　　那是一个相对简单的例子。开始将其他术语和技术添加到组合中，并且进一步误解的机会比比皆是。

　　破解术语和技术之间的差异需要借助机器人流程自动化（RPA）和 AI 来解决。我们将对它进行分解，以便您可以向非技术人员解释它。

　　AI 和 RPA 有什么区别？

　　实际上，两者之间的基本关系存在一些分歧。虽然几乎每个人都同意机器学习是一门 AI 学科，但 RPA 和 AI 并没有相同的共识。正如我们 由哈佛商业评论分析公司（Harvard Business Review Analytics）撰写的研究报告 “现实世界中的执行人员指南”所指出的那样：“有人质疑 RPA 是否符合 AI 的要求。”

　　缺乏共识的一个原因是， 到目前为止，RPA 技术和 用例还不是那么“智能”。RPA 可以很好地处理以前需要人工的重复性，基于规则的任务，但是它不会像深度神经网络那样学习。如果自动化任务发生了变化（例如，Web 表单中的某个字段发生了移动），则 RPA 机器人通常将无法自行解决该问题。

　　尽管如此，即使您在阵营中认为 RPA 实际上没有资格成为 AI，RPA 和 AI 之间仍然存在一定的关系。而且这种关系正在增长。

　　“增强和模仿人类判断和行为的 AI 技术补充了 RPA 技术，该技术复制了基于规则的人类行为 。” “这两种技术密不可分，就像传统的’白领’知识型员工和’蓝领’服务型员工共同协作，为提高组织的生产力提供了动力。”

　　RPA 和 AI 如何一起工作

　　从某种意义上说，您或我是否将 RPA 视为 AI 的特定分支都没有关系。重要的是，我们知道这两种技术将如何越来越紧密地结合在一起，就像霍夫所说的那样。

　　RPA已经在最近几年取得了一些显着的进步：“RPA 产生了重大的飞跃，在过去几年基于云的 API 和常见的数据格式的进步，这使各种服务可以在自动化的工作流程中相互交流。”

　　现在，随着它与 AI 技术一起部署，RPA 有望进一步提高功能。

　　随着 RPA 与自然语言处理或计算机视觉等 AI 学科相结合，有效自动化的可能性也在增加。

　　“目前蓬勃发展的 AI 技术（即深度神经网络）正在 RPA 工具箱中添加全新的工具，主要用于视觉和语言任务。” “现在，可以在决策节点之前无法实现的这些功能上启用 RPA 工作流程。这使文档和图像可以通过算法整体地“查看”，并为下游逻辑和路由进行解释。”

　　因此，随着 RPA 与自然语言处理或计算机视觉等 AI 学科相结合，有效自动化的可能性将大大增加。

　　“接轨 AI 与 RPA 使企业能够更复杂，终端到端到端的流程比以往任何时候都更聪明，更快的自动化和预测建模和见解融入这些流程，以帮助人类工作，”

　　什么是智能自动化？

　　“随着 AI 算法变得越来越复杂，软件机器人可以从自动执行特定流程过渡到充当具有完全认知能力的业务助手，能够实时自动处理各种重复性任务，最终使人们摆脱繁琐的重复性工作。” “就像农业革命看到人类每周从农业上过渡七天一样，第四次工业革命可以取消每周五天的工作，使我们可以将时间花在人类最擅长的工作上 - 创造性地思考。”

　　如果这听起来不错，那么很大，这是因为确实如此，这就是为什么全世界如此关注这些主题的原因。

　　RPA 与自动化：人类有足够的空间

　　事实上，这是“大”的东西 - RPA 和 AI 的配对可能带来显着向前移动，向一些关于自动化和今后的工作中更加崇高的预测。但是要保持扎根，还应该提醒我们自己，配对技术也仅代表了 RPA 当前功能的增长。因此，现在还不算我们人类之外。

　　“净效应将是扩大 RPA 以获得更高的生产率工作流程的范围，” Costenaro 从说 Jane.ai。“随着这一波扩张浪潮的成熟，这项技术将在综合，创造力和战略思维的新边界上奔跑。这些领域没有明确的自动化研究途径，因此，在上游 RPA 工作流程的推动和协助下，人类将继续执行这些任务。”