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    来源:网络大数据

    概要:所有的新技术都会“这项技术对人类有多少好处”或者“这项技术有多糟糕”之类的预测。


    新年伊始,世界著名的机器人学家,机器人企业家(iRobot和Rethink Robotics两家知名机器人企业的创始人),澳大利亚科学院院士 Rodney Brooks在其博客上发表了一篇名为《我对未来的过期预测》的长文,在文章中,Rodney Brooks基于自己对机器人和人工智能领域的研究和认识,对未来32年在无人驾驶、人工智能与机器学习、星际旅行等领域可能发生的里程碑事件进行了时间点的预测,这篇博文也得到了包含Yann Lecun、Rao Kambhampati等著名人工智能研究者的认同和转发,对于这篇极富启示性的预测,翻译如下:


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    (题图为Rodney Brooks在CORL演讲时的现场照片。)


    所有的新技术都会“这项技术对人类有多少好处”或者“这项技术有多糟糕”之类的预测。我发现的一个共同点是,人们总是高估一项科技所带来的短期效益,却又低估它的长期影响。在我之前的一篇博文《预测AI未来的七宗罪》中指出了这一点。


    在过去的几个月里,我一直在为我认为是过度炒作的人工智能(AI)和机器学习(ML)泼一点儿冷水。然而,我不认为我是一个技术悲观主义者。相反,我认为自己是一个技术现实主义者。


    知易行难。把一件事情做到可以大规模应用更是难上加难。但我认为,对评估成功的可能性后后,我们有可能做出一个对这些技术以及及其实际应用分为“相对容易”和“非常困难”的频段。


    但是,如果只是说说而已,这个事情是相当容易的(因为无需为预测的正确或错误负责)。这不仅适用于我,而且也适用于正在对AI和ML进行疯狂的预测的物理学家、企业家和学术界的专家们。


    在新的一年会有很多关于未来一年会发生什么的预测。我将借此机会自己预测,不仅仅是来年,而是接下来的三十二年。我将在这个博客中写下这些预测的明确日期,因此,他们是我过时的预测。我要对自己所说的事情承担责任,从这个博客或者互联网的其他地方,任何人都可以看到我的预测,看看我的预测究竟是对的还是错的。如果我不幸预测错误,我的一些预测在某些时候就会显得过时。


    预测的时间我选择了三十二年,届时我95岁,我想到时候我也没有精力和大家讨论我究竟是对了还是错了。32是2的5次幂(是个整数没错),所以我预测的最远的日期是2050年1月1日。这也意味着我仅仅会预测21世纪前半个世纪的的东西。


    关于日期,我会有三种不同表达方式:


    • NIML(Not In My Lifetime):我是看不到了,即2050年1月1日之后

    • NET(Not Early Than)某日期:不早于该日期

    • BY 某日期:在该日期之前

    • 有时我会中对于某一事件以“不早于XXX”和“在XXX之前”的预测,我相信它会发生。


    我的预测规则


    我会试着对我的预测和时间做出非常精确的描述。现在事实上精确定义我所预测的东西几乎是不可能的。不过我会尝试。


    我最近的经历让我意识到,人们在面对挑战的时候会如何努力地坚持先入为主的技术观念,以及这些技术为我们提供的经验。我在Twitter上是这样说的:


    当人类下一次登陆月球时,将会有许多人工智能和机器学习系统的帮助。


    而上次我们去了月球的时候,并没有人工智能或机器学习。


    我的这条推的意图是说,尽管今天人工智能和机器学习非常强大和有用,但并不意味着它们是唯一的做事方式。这也说明,世界上的一切并不是都以某种神奇的方式发生了变化。


    这条推下有一个回复这样说:我们使用卡尔曼滤波跟踪航天器(完全正确),卡尔曼滤波使用贝叶斯更新(完全正确),因此卡尔曼滤波是一种机器学习的例子(完全不适用的),因此机器学习会被用于未来登月(一个基于完全不适用的情形的有效推理,完全错误)。卡尔曼滤波使用特定过程中的多个数据点来估计数据的真实含义,它不会保存任何东西以备之后解决类似的问题,所以这并不是一个机器学习。是的,我们上次没有使用机器学习去月球,不管你多么相信,机器学习是所有的技术进步的关键。


    这就是为什么我要试着对我的预言非常具体地描述的原因,以及我将反驳许多人,他们会声称我预测的一些“在XXX年之前不会发生”的事情已经发生了。我预测一定有人这么做!


    什么容易,什么难?


    做电动汽车和可重复使用的火箭是一件相对容易的事情,而飞行汽车,或Hyperloop超级高铁系统(或类似的地下交通网络)是一件难事。


    这当中有什么区别?


    汽车在一个世纪前已经出现并大量生产。如果你想从汽油车升级到电动汽车,你无需创造太多的东西,也不用费心思去盘算如何推广。对于汽车的各种部件,包括雨刮器、刹车、车轮、轮胎、转向系统、车窗、汽车座椅、底盘等等,我们已经有100多年的工程和生产经验,以及超过20年的大规模生产数字化驱动列车的经验。


    想要大规模推进电动汽车并提供有竞争力的价格和良好的范围,你可能很需要很聪明,需要充足的资金,但车本身你不需要改变太多。有很多人在这些领域有着几十年的经验,可用于电动汽车组装的部件和组件都很多。


    虽然可重复使用的火箭看起来很具有革命性,但这同样依赖于现有的技术和经验。所有的液体燃料火箭,他们的主要组件和功能都和沃纳·冯·布朗在二战期间设计的V-2火箭几乎无异。无论是使用液体燃料的高流量泵、使用的燃料、发动机的冷却部件,携带的液氧,都是75年前的东西。而且这也是大规模生产的产物,在短短两年中使用奴役劳力就建造了5200枚(V-2火箭)。此后,世界各地有超过20种不同的液体燃料火箭,有超过50年的使用,加上不同型号、不同配置的变种,这个大家庭的的成员不下数百。


    而在上个世纪50年代,劳斯莱斯的“飞行床架”就应用于战斗机引擎的软着陆上,之后这一技术被大规模应用在鹞式垂直起降战斗机上。而早在1969年,我们在载人登月中就使用了垂直降落的火箭发动机。


    今天的猎鹰火箭使用的栅格翼,它会调整重心和控制火箭返回到发射场和回收船软着陆。其理论由俄罗斯的 Sergey Belotserkovskiy 在1950年代首次提出,自1970年代以来被 应用于许多导弹、弹道导弹、制导炸弹、巡航导弹和载人Soyuz胶囊急救逃生系统中。


    我们在发展火箭技术上花了很多钱,产生了许多可用的技术,很多知识产权,飞行经验丰富。


    这不是说规模化电动汽车或推进可重复使用的火箭不值得致敬、或者易如反掌。但它是建立在前人成果的基础上,因此它更容易成功。我们有着丰富的经验,有很多已知的解决方案,我们可以对这些技术的应用和部署进行确定性的估计。


    然而,对于全新的想法,要有把握地预测这些技术的应用将会非常困难。


    自二十世纪五十年代以来,我们一直有将核聚变应用于发电的持续的项目研究。我们知道持续的核聚变完全可行,这也是太阳和其他每一颗恒星发光发热的原理。人类在65年前引爆的第一枚全尺寸热核炸弹 Ivy Mike 就可以产生短时间的核聚变,但是我们还没有想出如何如何在核弹之外产生核聚变的其他实用例子,我不认为会有很多人相信任何关于大规模核聚变发电的预测日期——这是一个非常难的问题。


    另一个例子,Hyperloop 超级高铁的概念已经吸引了一批新兴企业和资本,但当中并没有任何东西在概念上被证明,更不用说在大规模运作了。因此,除了研究如何开发数百英里的超稳定真空管道,以及被外部气压驱动以每小时几百英里的速度加速、能够保证人类安全的胶囊列车,这当中还有许多路要走。


    这当中一个挑战是如何密封胶囊列车,并在旅途中为旅客提供生命支持的保障。此外,胶囊列车必须能够以稳定的方式通过它们不需要停的站点,因此站点需要同时解决管道密封隔离和让胶囊在车站和让乘客上下车的问题。当发生故障被卡在管道中,距离最近的车站有一百英里时,我们也需要有对应处理程序,即使是在一个非常好的法拉第笼中,我们也需要与胶囊进行通讯。为了乘客的安全,我们需要有正确的座位和限制。为了保证乘客的舒适,在无窗口胶囊中以超高速度运行我们需要考虑用户体验。此外还有诸多如路权、地震保护、由于地壳运动造成管道扭曲的应对,以及定价模式、保险、旅客之间的相互交流等等诸多问题。


    我们需要为 Hyperloop 超级高铁开发许多新技术和新设计。这都是之前没有遇到过的问题,今天这些问题都没有被证明,甚至没有被列举。将所有这些事情弄清楚,并在基于此建立一个稳定的系统需要花费很长的时间,要完成所有组件所需的工程化也是如此。在这些没有窗户的高速系统中乘坐乘客的心理仍是一个挑战,所以即使所有的技术挑战被解决,这仍然是一个挑战。


    所以......虽然在未来的32年里可能会有一些意义的证明,但我相信在这个时间框架内,不会有在商业上可行的超高速载客系统。


    我用这个框架试图预测各种技术创新的时机。如果实验室里还没有显示出什么东西,即使物理学说它会有很好的应用,那么我认为这是一个漫长的道路。如果仅仅在原型上已经被证明了可行性,那么它还有很长的路要走。如果已经有大规模部署的版本,而且大部分需要做的是渐进式的改善工作,那么可能会在不久的时间内发生。但我要再一次提醒,如果没有人想要采用这项技术,这样无论参与开发它的技术人员有多少热情,都会减慢速度。


    关于新技术应用


    新技术的应用需要比我们想象的更长的时间。互联网的原始版本使用32位寻址,使用一个叫IPv4的互联网协议,只能容纳40亿个不同地址的网络设备。从1990 年代起,人们意识到,随着诸如电表、工业传感器、流量传感器、控制、电视、电灯开关等等设备加入到网络中,我们将将很快耗尽互联网地址空间。


    于是,在 1996 年提出了一个新的协议IPv6,其定义的地址空间从32位增加到至128位,可以容纳 7.9x10 ^ 28 个网络设备。自1996以来,我们对于IPv6替代IPv4已经有着各种各样的目标日期,例如,2010年的时候这个目标日期为2012年,但到 2014 年,99% 的网络流量仍然使用IPv4 协议,我们有许多聪明的边缘系统,为远超过40亿的设备在IPv4 的 40 亿设备地址空间上运行。在2017年,使用 IPv6 地址的设备从2%到超过20%。但全面采用IPv6仍然有很长的路要走。


    在技术层面没有任何东西阻止IPv6的应用——事实上恰恰相反。我们要解决的问题是让更多设备设备要连接到互联网上,这当中有许多非常聪明的创新和变通,而不是一定要采用IPv6或者IPv4。


    我过去曾经预测过,我认为到 2010 年 IPv6 将会被普及,结果证明我过于乐观。


    关于“它总是需要比你认为更长的时间”的事情


    SpaceX 公司在2011年4月首次宣布他们的重型猎鹰火箭,加利福尼亚范登堡空军基地发射台在2011年6月破土动工,并预计2013实现处女航。现在,火箭第一次在2017年12月28日被移到佛罗里达州的肯尼迪航天中心39A发射台,预计在2018年发射。到目前为止,部署的时间已经从两年拉长到了七年。


    这些事情总是会比你想的花更长时间。


    对自动驾驶汽车的预测


    下面表格中的前三项是关于飞行汽车。我敢肯定,最终的飞行汽车在飞行中将需要大量自动驾驶,所以将其放在自动驾驶类别中是适合的。我所说的飞行汽车必须能到达一辆车能到达的任何地方,否则它就不是一辆车。我的意思是,一个没有一个飞行员执照、但可能有几个小时的特殊训练的人,可以穿着在办公室穿的普通衣服,并能够在大部分时间在空中行驶上100英里,而无需事先安排,无需特别的申请计划,没有超出使用像今天我们使用智能手机上的应用进行导航的操作。换句话说,除了一点额外的培训外,任何事情与今天一个普通人使用传统的汽车行驶100英里无异。


    现在让我们来看无人驾驶汽车。我在2017年初写了两篇有关无人驾驶汽车的博客文章,我首先谈了无人驾驶汽车的一些意料之外的后果,行人和其他驾驶者会以不同的方式与驾驶汽车的驾驶者进行互动,以及汽车如何引发他人之外的反社会行为。文章还指出,个别无人驾驶汽车的车主可能会以新的方式使用它们,以至于他们永远不能使用普通汽车,有时甚至屈服于反社会行为。第二篇文章是关于城市环境中的边缘案例,包括有司机必须读的临时标志、根据法律不能驾驶的情形,需要弄清楚无人驾驶有多少驾驶员可以拥有控制权,而警察和拖车司机必须与这些车辆互动,而与驾驶员之间的正常人与人之间的互动将不再存在(例如在路口司机示意其他车辆或行人“你先走”),也不会被授权。


    对我来说很清楚:无人驾驶汽车不会像没有人在开的普通汽车一样,他们将会有着根本不同的使用方式,以及不同的融入世界的方式。


    例如,汽车不是简单没有马的马车。相反,他们要求铺设道路的全新基础设施,全新的所有权模式,不同的利用模式,完全不同的加油和维护程序,不同的乘客死亡率,不同程度的便利性,最终导致非常不同的城市结构,使得大都市圈加郊区的结构成为可能。


    流行的解释是,无人驾驶汽车将会简单粗暴地取代人类司机,但我认为这不会发生。相反,我们的城市将做出改变,为无人驾驶汽车开辟专用车道,可以无人驾驶的地理围栏,以及人类司机驾驶的汽车所在的位置,改变位置灵活性的规范、停车条例,对我们的城市进行各种小的增量修改。


    但是首先我们来谈谈无人驾驶汽车的渗透率。


    正如我在《预测AI未来的七宗罪》中所指出的那样,1987年,慕尼黑国立大学的Ernst Dickmanns和他的团队在公共高速公路上以每小时90公里(56英里)的速度行驶了20公里(12英里)。当然,面包车里面有人,但是他们并没有实际控制。在过去的30年里,研究人员一直在提高汽车在公共道路上行驶的能力,但主要是驾驶方面,而在交互、人员的接送,与其他服务的接口与限制,车内的乘客方面所做甚少。而这些将是非常重要的。


    从一个角度来看,过去三十年来,虽然工作只集中在一小部分问题上,但进展缓慢,缓慢,缓慢(重要的事情说三遍)。就在大约一年前,我看到一条我喜欢的推文是这样写的:“顾客知道他们搭乘的是无人驾驶的Uber,因为前排座位有两个人,而不是一个人。”在几个星期前,Waymo在亚利桑那州凤凰城公共道路上开始行使,关于这篇报道的推特称他们是第一辆“无人驾驶的无人驾驶汽车”...


    但实际应用仍然是任重道远。传感器的价格需要进一步下降,所有关于汽车如何使用、与乘客接口的操作仍然需要制定,更不用说,所有适用于实际运营的实际监管和责任环境都要落实到位。所有这些事情最终都会得到解决。但是它会比许多人预料的要慢得多。


    对于无人驾驶汽车的可行性的真正考验是不是在仅仅测试或者示范时,而是当无人驾驶的出租车或者乘坐共享服务的车主、或者用于最终消费者的自动驾驶汽车的停车场实际上正在产生收益之时。这将会在有限的地域和市场上逐渐发生。下表中的里程碑预测不是一项演示,而是一项可行的、可持续发展的业务。没有他们,无人驾驶汽车的应用永远不会真正起飞。


    我认为我们讨论的无人驾驶汽车真正被采纳的里程碑是对那些汽车的某些活动进行地理围栏上的划分,而在这一区域附近没有任何人类司机驾驶的汽车。 此外,无人驾驶汽车的应用最初将被限制在某些城市甚至地区,甚至可能限制在特定的天气条件下。 可能在一段时间内,那些“移动即服务”的无人驾驶汽车(例如Uber和Lyft)只能在特定时间以无人驾驶模式运行,而在其他时候则需要人类的司机驾驶。


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    对机器人、人工智能和机器学习的预测


    那些一直在阅读我关于机器人和人工智能未来的系列博客文章的读者都知道,我一直对机器人、人工智能和机器学习在现实世界中的大规模部署一直持乐观态度,而且比那些空谈者和恐惧者们所相信的时间表要早得多。 我在这里的预测自然也受这个因素的影响。


    下表中的一些预测是关于公众对人工智能的看法(这是过去三年来最大的改变),一些是关于技术的想法,一些是关于部署的。


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    这些预测可能看起来有点随意和缺乏连贯性,但是这是机器人,人工智能和机器学习方面正在取得的进步。不存在一个突然能做到人类(或黑猩猩)所能做的各种事情的通用智能,这将是很长很长一段时间的一点一滴解决的渐进过程。


    打造人类智力水平和体能的智能体确实很难。 在过去的五年中取得了一点进展,实际上,我们所做的还不到这个目标的1%,对于如何达到5%,我们还没有真正的知识和想法。 是的,这些数字可能是我随口说的,我并不能证明这个比例,我可能会将其夸大10倍或更多,为此我表示歉意。


    关于太空旅行的预测


    我从孩提时代起就是一个航天爱好者。我父亲每个星期都会从阿德莱德飞往南澳大利亚的Woomera,从事欧洲卫星发射计划的第一阶段发动机的工作。 每隔几个月,我都会在星期五的晚上和他一起去参加一个爱好者俱乐部的聚会,在聚会上会有最新的来自NASA的纪录片供我们预测和讨论。


    当时我决定,我的人生目标是最终生活在另一个星球上。 到目前为止,我在这个目标上取得的重大进展是在离开之前没有在地球上挂掉。 我现在意识到,我最终可能无法实现这个目标了。


    这是我对太空旅行的预测,可能不像我希望的那样乐观, 但更现实。


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    未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能,互联网和脑科学交叉研究机构。由互联网进化论作者,计算机博士刘锋与中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心石勇、刘颖教授创建。


    未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

      如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”

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  • 人工智能在最近几年很火,那人工智能到底能做些什么呢?教育又将会迎来怎样的变革呢?以下是科大讯飞研究院北京分院副院长付瑞吉的思考。 《科学》杂志预测,到2045年,人类工作的50%将会被AI所取代。因为中国有很...

    AI将会给教育带来什么?

    人工智能在最近几年很火,那人工智能到底能做些什么呢?教育又将会迎来怎样的变革呢?以下是科大讯飞研究院北京分院副院长付瑞吉的思考。

    《科学》杂志预测,到2045年,人类工作的50%将会被AI所取代。因为中国有很多劳动密集型企业,所以中国77%的工作将会被AI取代。可以想象一下,到那个时候,我们去银行办理业务,柜台里做的都是机器人;去餐厅吃饭,都是机器人为我们服务。

    那么AI在教育领域里都能做些什么呢?

    我们每年的英语听说考试会有大概 3000万分钟的录音,如果全部由人工评分的话,工作量是非常巨大的。现在我们能够让AI来评分了。

    我们做了一个实验,请了10位资深的评分专家,让他们对同样的一段语音进行评分,然后以平均分作为标准,同时再请AI和普通的评分员来对这样的语音进行评分。结果显示,AI的评分与专家的更加接近,这说明AI在这个方面的能力已经超过了普通人。事实上,AI智能不仅能够评分,还能够把读的不好的地方找出来,例如前后鼻音、平翘舌它都能够听出来。

    用AI评分,不仅非常公平公正,而且更快。因为人们在做非常繁重的工作时容易疲劳,很难保持前后的统一标准,但是对于机器来说却是没有问题的。所以,AI能够使教育更加高效和公平。

    而且,在一些教育资源比较匮乏的偏远地区,许多老师的普通话水平都不过关,更说不上去指导学生的发音了。那么,用这套AI智能系统就能够很好的去指导和纠正学生的错误发音。

    除此之外,AI还能够评阅批改作文。别不相信,AI能够分析作文主题立意是否比较好,能够识别出优美的句子,而且还能够识别错别字,判断卷面是否整洁。

    这是怎么做到的呢?事实上还是从原始的纸质试卷开始的,通过扫描仪把试卷变成计算机里的图片,然后再把图片中的文字识别成文本,结合老师的评分,把这些信息输入到计算机中。通过这些成千上万的数据,我们让计算机学习老师的评分标准和习惯,最后让它们学会自己批改作文。

    上述这些都变成了现实。那么未来AI在教育上还会有哪些突破呢?

    第一个就是因材施教。这是孔子在2000多年前就已经提出的。因材施教一直是人类教育的理想,它是指根据每个学生不同的特点和资质进行的个性化教学,扬长避短。但是想要具体实施是非常困难的,除非给每一个学生配备一位导师,但是这不太现实。

    但是,AI能够使我们有机会因材施教。这要怎么做呢?在每一次考试之后,AI能够根据试卷的内容,分析出学生对知识点的掌握情况,从而相应的布置个性化的作业。换句话说,就是对于那些学生已经熟练掌握的知识点,我们就不需要再去让他们练习了,而是集中精力去练习那些掌握的不太好的知识点。

    老师也是同样的,针对AI所分析的整个班级的知识点的掌握情况,对于大部分同学都掌握的比较好的知识点,老师只需要在课堂上做简略的讲解,然后集中大部分的时间和精力去讲解那些大家掌握的不太好的知识点。

    第二个是智能反馈。将来,在智慧课堂上,会配备一些高清摄像头,它们可以捕捉到每一名学生的面部表情,然后根据面部表情分析这个学生的注意力是否集中,他是否掌握了当前的知识点,把这些数据反馈给老师,然后老师就能够根据这些反馈来调整讲课的内容和节奏,从而达到更好的教学效果。

    当然,这些反馈不是为了监视学生上课有没有做小动作,而是为了让教与学之间形成一种良性的互动。老师大可不必担心工作最终会被AI取代,也不必担心失业,AI智慧进一步的提高教学效率,能够让老师从繁重的工作中解脱,把更多的时间和精力投入到创造性的教育工作中。

    本文转自ATYUN人工智能信息平台,原文链接:AI将会给教育带来什么?

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  • RPA(Robotic Process Automation),中文译为机器人流程自动化,也有人称之为数字化劳动力(Digital Labor),是一种智能化软件技术,它可以像人类一样,通过简单的编程来完成设定好的任务流程,优化整个企业的基础...

    RPA(Robotic Process Automation),中文译为机器人流程自动化,也有人称之为数字化劳动力(Digital Labor),是一种智能化软件技术,它可以像人类一样,通过简单的编程来完成设定好的任务流程,优化整个企业的基础流程作业;不同与人,他不需要休息,可以长时间的进行工作,而且发生错误的概率微乎其微。

    作为近两年在中国刚刚兴起的科技名词,RPA的市场热度不断攀升与壮大。据 2018 年 Harvey Nash/ 毕马威 CIO 联合调查发现,目前已有 33% 的亚太区 CIO 和 31% 的全球 CIO 投资了 RPA。与此同时,70% 的公司 IT 主管表示,他们已将人工智能技术作为投资计划的一部分,未来会出现越来越多的岗位使用 RPA 的场景。

    那么RPA 未来会不会取代人力呢?

    随着越来越多的企业开始重视和应用 RPA,很多人会焦虑人力会不会逐渐被 RPA 取代?未来人类是否都将面临失业?然而当前阶段 RPA 能够代替的仍是那些符合高重复性和规则明确的工作,面对需要高智能化与 AI 的工作,它无法像人类那样调整自己的思维与行为。所以基础性任务将由 RPA 代劳,节省人力成本、金钱成本和时间成本,而高价值的工作则将更加倚重人脑,这也导致了未来的就业趋势,高智能化与高思维化。

    那么采用 RPA 能给企业带来什么?

    RPA 能给企业带来什么好处

    现在很多 企业大都采用多种 IT 系统协同办公,诚然可以以提升效能;但是一旦需要跨系统,甚至跨部门的协同时,很多系统的不兼容,则会导致很多重复性的工作,无形之中增加了人力成本与时间成本,其实很多重复性高的工作可以交给 RPA。

    企业采用 RPA 后,通过事先人工设定的操作流程步骤与流程,RPA 就像一位机器人员工,能自动操作整个业务流程,不但速度快,而且几乎不出错、不知疲倦。相比较于传统 IT 系统,RPA 的主要价值在于自动化流程操作。不会入侵与影响现有的 IT 系统,单独的存在与外部,在更高的软件层级实现功能提升或流程再造,开发容易、交付快速,并且不会影响已有系统的可靠性。

    企业采用 RPA 后,业务部门可以利用其自动化与无休止的优势,节省以往的交付与交流所花费的时间与成本,从而满足客户不断变化的需求与服务。未来,企业对于基础“搬运”工作和数据治理等高重复性、标准化的人才需求将逐步减少,业务人员将把精力更多的投入于业务分析和管理等高价值创造的工作领域中。https://support.i-search.com.cn/article/1557712361906

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    人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。
    人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

    人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

    人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。www.zyxuan.org

    人工智能计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。

    例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,如今计算机不但能完成这种计算,而且能够比人脑做得更快、更准确,因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”,可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的,人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。

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  • 什么是人工智能

    2021-05-14 09:09:49
    人工智能,英文缩写为AI。它是研究和发展模拟、扩展和...可以想见,人工智能带来的科技产品,将是未来人类智能的“容器”。AI是什么,它其实是对人类认知功能的部分替代。比如我们在学习认识飞机的时候,需要有人
  • 1.1 什么是人工智能 “人工智能”这一术语常常使人为之一振!这其中有个原因,就是我们对智能 的迷恋。似乎正是这一点,让我们...比如,它我们带来对智能 机器人的恐惧,它让我们回忆起科幻小说中的景象,它使我们思
  • 人工智能的伦理问题

    千次阅读 2017-12-05 21:25:34
    AI未来将给人类带来什么影响?人类又将如何处理AI的伦理问题呢?越来越多人对此深感忧虑。  首先,按照人工智能的定义,我们可以得出该机器人获得了人类完全的思维能力,他(暂且用“他”)拥有我们相同的思维、...
  • 绪论 习题与思考题 1.什么是工程技术? 实现工程目标所采用的工艺及方法,通常称为工程技术。...3.工程技术的发展给人类带来了哪些正面和反面的作用? 正面:工程技术给人们生活带来了便捷和居住环境,提高了人们的生...
  • 人工智能之问

    千次阅读 2019-05-28 09:51:38
    人工智能会各行各业带来什么新的变革?人工智能还有哪些难点和展望?…… 接下来,带着这些问题,来看看这篇文章吧。 什么是人工智能? 世界是一本书,而不了解人工智能的人只读了其中的一页。 人工智能简称:AI...
  • (完整版深度报告的下载方式,详见文末)研究背景有人说,“人工智能训练师”是AI给人类带来的第一个非技术类“新职位”,这也许能让大家对AI多一些客观认知、甚至是好感;不过这个新职位,AI领域从业者的认知度还不...
  • 与流行观点相反,人工智能并没有夺走人类的工作,给人类生活带来痛苦,而是作为一种催化剂,促进我们作为一种文明的工作、运作和生活方式。 为什么最近人工智能越来越受欢迎? 以前,许多人将人工智能与机器人联系...
  • 20年后,房产中介可能会被人工智能取代,难道未来带你看房的将不是人类? 11月30日,全球房地产服务上市公司高力...人工智能究竟会房地产行业带来什么变化?报告分析,土地及建筑物测量工作很有可能将由机器人
  • 机器人流程自动化趋势正逐步渗透到的人力资源工作领域,HR们的工作技能将会随之产生什么影响? 人资业务模块及应用集成 很多企业,人力资源业务模块都会涉及内部或外部不同的系统应用。通常,同一批人力资源管理...
  • 在我们当代社会中引入人工智能 (AI) 给人类带来了历史上独特的挑战。 新兴的人工智能自主性拥有机器人、人工智能和算法永生的独特潜力,以及前所未有的经济优势、数据存储和计算优势。 然而,直到今天,仍不清楚人工...
  • 当然,如果你觉得不错的话,欢迎本项目点个 Star。我会用我的业余时间持续完善这份名单,谢谢 。 欢迎大家推荐自己觉得不错的 Java 项目,下面项目的排序很大程度是根据当前项目的 Star 数量。 如果有码云上比较好...

空空如也

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机器人给人类带来什么