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人工智能正在幫助整合這兩個世界，并在更大程度上增加機器人的流動性和自主性。

近年來，機器人技術取得了巨大的進步。越來越多的企業正在應用機器人流程自動化等領域。RPA軟件將企業流程與機器人行動和人工智能輸入相結合。RPA軟件可以自動執行重復性、勞動密集型和耗時的任務，最大限度地減少或消除人工參與，從而促進整個工廠更快更有效的流程。RPA專家可以編程和運行機器人來執行這些任務，而不是在制造廠里有幾十名工人。通常，另一個人需要服務、維護和維護硬件。但人工智能正在進行中RPA其功能已提升到越來越高的水平。以下是人工智能機器人領域的一些頂級趨勢：

RPA人工智能和人工智能的最新趨勢是RPA與人工智能相結合。RPA能夠處理大容量和可重復任務的基本要素。通過將這些任務從人類轉移到機器人手中，可以妥善處理，降低勞動力成本，提高工作流程效率，加快裝配線等流程。這也簡化了機器人技術的整個領域。工業設置現在可以了RPA軟件與工廠自動化系統相結合，而不是不同的團隊使用不同的軟件。過去，機器人團隊使用特定的編程語言來處理多軸機器人運動。工廠自動化技術人員使用不同的語言和工具，如可編程邏輯控制器和車間系統。

人工智能正在幫助整合這兩個世界，并在更大程度上增加機器人的流動性和自主性。為了使固定機器人與移動機器人無縫合作，它們必須能夠準確地交換信息。獨立操作機器人越來越傾向于在開放和無控的空間中運行，其中一些人生活在這些空間中。許多公司正在努力建造一輛性能強勁、經濟可行的自動駕駛汽車。除了創建一個可用于消費品(娛樂)的機器人外，人工智能和機器人也面臨著挑戰。人工智能將需要考慮數千個實時參數和變量。其中許多人在一秒鐘內不斷地改變了很多次。神經符號人工智能目前的人工智能熱潮是由數據和計算的集成引起的。這些數據和計算使神經網絡在一些非常具有挑戰性的任務中取得了令人印象深刻的結果。

雖然重要的研究仍然理解神經網絡的所有功能，但我們現在對以下方面越來越感興趣：

1)了解它們的局限性

2)與其他經過驗證的真實AI算法包括符號和概率方法的集成。

未來幾年，混合神經符號方法領域將進行廣泛的探索，以實現超越任何方法本身能力的應用。就像人腦不同區域的不同操作模式一樣，下一代AI該系統可以集成不同的操作模塊。這一方向的研究將對通用服務機器人的發展特別有用，這些機器人可以進行穩定的感知、自然語言交流、對象操作任務和運動計劃，以及跨任務的自然人機交互。隨著時間的推移，越來越多的任務變得自動化，而不僅僅是簡單的編程。例如，企業正在使用它RPA自動執行操作，如了解屏幕上的內容，完成鍵，識別和提取數據。例如，醫療保健就是一個很好的例子，用來驗證和處理病人的索賠。

任何發布招聘信息的人通常都會收到數百份甚至數千份簡歷。人工智能機器人可以用來篩選這些候選人，甚至可以找到可能不能立即滿足所有要求的優秀候選人。通過培訓AI記錄類似的資格和其他特征，提出更好的候選人，并關注那些可能錯過的候選人。因此，在未來，RPA它將成為跨行業人工智能自動化的重要趨勢。

來源：網絡

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