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|6大人工智能应用关键技术，终于有人讲明白了


导读：我国《人工智能标准化白皮书（2018年）》中也给出了人工智能的定义：“人工智能是利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器 ， 模拟、延伸和扩展人类的智能 ， 感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统 。 ”
人工智能的核心思想在于构造智能的人工系统 。 人工智能是一项知识工程 ， 利用机器模仿人类完成一系列的动作 。 根据是否能够实现理解、思考、推理、解决问题等高级行为 。
在未来 ， 人工智能应用主要会体现如下几大核心技术特点 。
作者：达观数据
来源：华章科技
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01 机器人流程自动化（Robotic Process Automation ， RPA）
RPA（Robotic Process Automation ， 机器人流程自动化）的定义：通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术 ， 按规则自动执行相应的流程任务 ， 代替或辅助人类完成相关的计算机操作 。
与大家通常所认为的具备机械实体的“机器人”不同 ， RPA本质上是一种能按特定指令完成工作的软件 ， 这种软件安装在个人计算机或大型服务器上 ， 通过模拟键盘、鼠标等人工操作来实现办公操作的自动化 。
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▲图1-1 RPA是未来办公创新和发展的趋势
RPA也被形象地称为数字化劳动力（Digital Labor） ， 是因为其综合运用了大数据、人工智能、云计算等技术 ， 通过操纵用户图形界面（GUI）中的元素 ， 模拟并增强人与计算机的交互过程 ， 从而能够辅助执行以往只有人类才能完成的工作 ， 或者作为人类高强度工作的劳动力补充 。
自2015年以来 ， 人工智能技术和RPA在同一时间大幅度发展和进步 ， 恰好相辅相成 ， 汇合在了一起 。 自然而然地 ， RPA和AI两者的结合运用 ， 带来了一股非常独特的智能化应用的发展潮流 ， 我们称之为智能RPA技术 ， 或者IPA技术（Intelligent Processing Automation） ， 即智能流程自动化技术（如图1-2所示） 。
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▲图1-2 智能RPA的构成：RPA+AI=IPA
换句话说就是 ， RPA是基础 ， 需要与其他技术手段整合在一起 ， 方能实现IPA及其优势 。
商业社会对流程自动化的功能的期望将与日俱增 ， 将机器学习等AI技术运用到RPA中 ， 将人工智能功能集成到产品套件中 ， 以提供更多类型的自动化功能 ， 已经成为未来RPA发展的主流趋势 。
02 光学字符识别（Optical Character Recognition ， OCR）
OCR技术是指利用电子设备（例如扫描仪或数码相机）将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件 ， 并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式 ， 供文字处理软件进一步编辑加工的技术 。 通俗地说就是 ， 对文本资料进行扫描 ， 然后对图像文件进行分析处理 ， 以获取文字及版面信息的技术 。
OCR技术一般可分为如图3-1所示的5个阶段 。
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▲图3-1 OCR技术的5个阶段
下面具体说明OCR的识别流程 。
1. 图像处理
针对图像的成像问题进行修正 。 常见的图像预处理过程包括：几何变换（透视、扭曲、旋转等）、畸变校正、去除模糊、图像增强和光线校正、二值化处理等 。
2. 文字检测
检测文本所在位置、范围及其布局 ， 通常还包括版面分析和文字行检测等 。 文字检测解决的主要问题是哪里有文字 ， 文字的范围有多大 。


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