2022年人工智慧機器人的五大趨勢

近年來，機器人技術取得了巨大的進步。機器人流程自動化等領域正在越來越多的企業應用。

需要RPA軟體將企業流程與機器人的行動和人工智慧輸入結合。 RPA軟體可自動執行重複性、勞動密集且耗時的任務，最大限度地減少或消除人工參與，從而在整個工廠中推動更快、更有效的流程。 RPA專家可以編程並運行機器人來執行這些任務，而不是在製造工廠裡有幾十個工人。通常，需要另一個人來服務、維護和維修硬體。但人工智慧正在將RPA的功能提升到越來越高的水平。以下是人工智慧機器人領域的一些頂級趨勢：

RPA和人工智慧

最新趨勢是RPA與人工智慧結合。這是RPA能夠處理大容量、可重複任務的基本要素。透過將這些任務從人類轉移到機器人手中，這些任務就能妥善處理，進而降低勞動成本，提高工作流程的效率，並加快組裝線等流程的速度。

這也簡化了機器人技術的整個領域。工業設置現在可以將RPA軟體和工廠自動化系統結合起來，而不是不同的團隊使用不同的軟體。過去，機器人團隊使用特定的程式語言來處理多軸機器人運動學等領域。工廠自動化技術人員使用不同的語言和工具，如可程式邏輯控制器和車間系統。人工智慧正在幫助整合這兩個世界，為機器人增加更大程度的機動性和自主性。為了使固定機器人與移動機器人無縫協作，它們必須能夠準確無誤地交換資訊。

自主運作

機器人越來越傾向於在開放、不受控制的空間中運行，這些空間也有人居住。許多企業正在努力打造性能強勁且經濟可行的自動駕駛汽車。

除了創造出可用作消費產品(除了娛樂)的機器人之外，人工智慧和機器人還面臨挑戰。人工智慧將需要考慮即時發生的數千個參數和變數。其中很多都在一秒鐘內不斷地改變很多次。

神經符號人工智慧

當前的人工智慧熱潮是由數據和計算的融合引發的，這些數據和計算使神經網絡，能夠在一些非常具有挑戰性的任務上，取得非常令人印象深刻的結果。雖然重要的研究仍在理解神經網路的全部功能，但我們現在看到越來越多的興趣在以下方面：

（1）理解它們的限制。

（2）將它們與其他經過驗證的真正的AI演算法，包括符號和機率方法整合。

在未來幾年，混合神經符號方法領域將進行廣泛的探索，以實現超越任何一種方法本身能力的應用。正如人類大腦的不同區域運作方式不同，下一代AI系統可能會整合不同的操作模組。這一方向的研究將對通用服務機器人的發展特別有用，這些機器人能夠進行穩健的感知、自然語言的交流、物件操作的任務和運動規劃，以及跨各種任務的自然人機互動。

索賠處理

隨著時間的推移，越來越多的任務變得自動化，而不僅僅是簡單的程式設計。例如，企業正在利用RPA來自動化執行操作，例如了解螢幕上的內容，完成按鍵、識別和提取資料。例如醫療保健就是一個很好的例子，這類系統被用來驗證和處理病人的索賠。

企業招募

任何發布招募資訊的人通常都會收到數百甚至數千份履歷。人工智慧機器人可以用來篩選這些候選人，甚至可以找到可能無法立即滿足所有要求的優秀候選人。透過訓練AI來記錄相似的資格和其他特徵，可以提出更好的候選人，並關注那些可能會錯過的候選人。

所以，未來RPA將成為跨產業人工智慧自動化的重要趨勢。

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