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说到自动化,许多人仍会想象查理·卓别林和他的经典电影《摩登时代》,尽管它描绘了一幅怀旧和不现实的画面。但是可以肯定的是:对于每个行业、每个环境、每个系统,自动化无异于游戏规则改变者。

“自我复制是生物生命的一个关键方面,但在人工智能系统中却被严重忽视。这是纽约哥伦比亚大学计算机科学系的 Oscar Chang 和 Hod Lipton 在一篇名为《Neural Network Quine》的论文中提出的观点。在此论文中,两位科学家阐释了软件不仅如何优化自身,而且如何复制。也就是说“适者生存”已经达到此标准。人工智能还能实现什么?如果对复制程序的想法进行更深入的思考,那么什么类型的自动化有可能?

影响所有活动的全球力量

从软件到人工智能,从机器学习到深度学习,从机器对机器通信到协同机器人,所有这些发展都在走向自动化,以提高生产率和效率,但并非没有后果:“自动化将成为一种全球力量,影响所有国家、所有行业、所有工作岗位和所有工作活动”,McKinsey在“工作的未来:自动化、就业和生产力”报告中,继续说道:“如今,机器和算法在工作场所发挥着越来越大的作用,但我们还需要多久才能感受到自动化技术的影响呢?机器真的能完成人类今天多数或大部分的工作吗?”

事实上,自动化似乎是简单的任务从人到机器的转移。但它真正的力量在于,它能够从根本上改变企业和个人的传统运营方式,用机器提供优势和能力——在规模、速度和削减复杂性方面——这与人类技能不同,但却是至关重要的互补。

敏捷性、可伸缩性、响应性和透明性是关键

Capgemin 商业服务公司供应链主管 Aman Katyal 在“Reimagining the Supply Chain in the Era of Intelligent Automation”一文中指出,虽然前数字经济主要是为效率而设计,但在数字经济中,敏捷性、可伸缩性、响应性和透明度才是关键。

转变基于四个支柱:智能生态系统、智能流程、认知分析和自主实现。此外:全新思维。Katyal 继续说道:“成功的数字转换不仅来自新技术的实现,还来自于转换组织以利用新技术提供的可能性。”

设想全新发展路径,使今天的商业与未来相关,重新设计以实现更多的目标,以更少的成本交付更好的商业结果,协调全新或创新工作方式。在整个自动化旅程中,组织实施和采用机器人流程自动化 (RPA),使用不需要人工交互的软件程序自动化规则流程,并将其应用于 ERP 或数据库等系统中。


能够理解复杂性不断增加的机器

系统将继续达到并超越人类的表现

专业服务公司 Genpact 表示,除了 RPA 还有智能自动化,“包括机器学习和动态工作流等技术”。“智能自动化通过自动学习和适应来提供指数级的价值。”随着机器越来越善于理解人类语言、阅读新闻和博客,与人交谈和理解他们所闻,它们将能够理解不断增加的复杂性,以使人类的同事更容易使用的方式构建数据和背景。

“这将使机器成为越来越有用的助手,使人类能够改进为同事和客户提供的服务质量。随着人工智能系统接管更多的日常工作,人类可能会有更多的时间进行更多创造性的工作,”UBS Group 在其白皮书《智能自动化》(Intelligent Automation)中这样写道。

甚至进入高级政治的洞察力:2016 年 12 月美国政府发布的《人工智能、自动化与经济》研究报告认为:“在未来 20 年内,虽然机器不太可能展现出与人类相当或超过人类可广泛应用的智能,但预计机器将在越来越多的任务中继续达到或超越人类的表现。”

其重要成果将是满足所在地人类需求的真正智能环境。

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Paul Daugherty,Accenture 首席技术官

一个由机器人、沉浸式现实和人工智能推动的“思维网络”

这在实践中意味着什么?来自物流的例子表明,智能自动化已经取得巨大发展,包括新业务和运营模式的诞生。当运输和系统的条件通过图像识别变得可用,或者当软件和智能自动化使完全自主运输和减少重复任务成为可能时,操作者的重点可以转移到要求更高的任务上。

Accenture 首席技术官 Paul Daugherty 解释道:“智能自动化将通过提高企业的灵活性、降低系统和操作的复杂性、加快其上市时间以及创造不断试验新产品和服务的能力,使企业能够创新和发展。”

他甚至更进一步,看到由机器人技术、沉浸式现实、人工智能和互联设备推动的“思维网络”,将物理世界的技术复杂性提升到全新水平。要在此级别上取得成功,公司必须在业务流程和策略的关键领域(从服务设计到基础设施转换和硬件考虑)做出重大努力。正如 Daugherty 在 Accenture 的“2018技术展望”中提出:“其重要成果将是满足所在地人类需求的真正智能环境。”


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