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社會正處于一個(gè)由信息化向自動化,由自動化向智能化轉(zhuǎn)型的時(shí)代,人工智能正滲透到各行各業(yè),然而在面對個(gè)性化的場景、分散的系統(tǒng)和散落的數(shù)據(jù)時(shí),如何通過人工智能為社會帶來價(jià)值？構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺或者paas平臺也許是好的選擇,但這些舉措往往成本高企,過程漫長,前期企業(yè)很難為此買單,相比之下,rpa（機(jī)器人流程自動化）作為一個(gè)成熟卻受限的應(yīng)用一直被低估,它有著成本低,落地快的優(yōu)勢,可以成為當(dāng)下人工智能的接盤俠。

基于這個(gè)目標(biāo),我們提出了“章魚數(shù)字員工”的概念,rpa相當(dāng)于章魚的多條觸手,執(zhí)行多項(xiàng)復(fù)雜操作,ai相當(dāng)于章魚的大腦,做出合理的智能決策,組合而成就是一個(gè)無實(shí)體形態(tài)的“章魚·數(shù)字員工”。設(shè)想一下,未來一個(gè)人帶領(lǐng)一群機(jī)器人工作的場景,這將成為我們看到的未來。相比于喚作機(jī)器人,我們更愿意稱之它為“數(shù)字員工”。

「實(shí)在智能」的產(chǎn)品以ai+rpa為主打,由ai云腦(z-brain)、機(jī)器人工廠(z-factory)、中樞控制臺(z-commander)、終端機(jī)器人(z-robot)四部分組成,其中終端機(jī)器人(z-robot)可單獨(dú)使用,也可結(jié)合企業(yè)所需嵌入某流程中使用。

一、z-factory機(jī)器人工廠

rpa的核心部分,又叫流程編輯器�；�于前期對企業(yè)客戶及rpa的研究調(diào)查,我們配置的流程編輯器擁有強(qiáng)大的穩(wěn)定性和兼容性,同時(shí)內(nèi)部組件庫深度汲取了人工智能“sota”技術(shù),能充分適應(yīng)企業(yè)級復(fù)雜流程的創(chuàng)建與運(yùn)行。

1、可視化低代碼,小白也能輕松上手

當(dāng)用戶登錄factory系統(tǒng)的時(shí)候,可以快速的開啟原歷史打開或創(chuàng)建的應(yīng)用。我們可視化的、流程塊的節(jié)點(diǎn)編輯,通過簡單的拖拉拽,就可以搭建符合當(dāng)前用戶場景的業(yè)務(wù)邏輯。如果對業(yè)務(wù)流程一知半解也沒關(guān)系,我們內(nèi)置了豐富的典型案例,用戶可以在這案例的基礎(chǔ)之上去構(gòu)建適合它的場景的應(yīng)用,做相應(yīng)的簡單的改造。當(dāng)然也可以直接運(yùn)行典型案例的流程,享受流程自動化帶來的快感。

2、精準(zhǔn)處理復(fù)雜流程,企業(yè)級管理就是小case

我們自研的rpa流程引擎相較于傳統(tǒng)的開源的work flow的流程引擎,它能支持復(fù)雜場景的流程設(shè)計(jì),并支持多任務(wù)進(jìn)行以及支持流程節(jié)點(diǎn)的異常處理。以下面兩個(gè)真實(shí)的案例客戶為案例：

從這個(gè)流程圖當(dāng)中可以看到,在繁雜的業(yè)務(wù)流程中,factory能完成多任務(wù)并行,同時(shí)處理各種異常情況的扭轉(zhuǎn),我們也在這個(gè)流程節(jié)點(diǎn)中加了一些try-catch的機(jī)制,方便我們用戶處理各種異常情況。

3、智能檢索+超豐富組件庫,花式打造各種流程

我們的ai能力通過組件化低門檻的方式,方便用戶進(jìn)行簡單的調(diào)用,同時(shí)我們也支持私有化的部署。我們自研的基于計(jì)算機(jī)視覺的cv的組件,當(dāng)前已支持了flash、sliverlight以及pdf相應(yīng)的一些圖片上面的元素 的拾取和操作。當(dāng)然在其他類型,如ocr類型,我們已支持常見場景的圖片類識別,比如說身份證、銀行卡、對賬單、保險(xiǎn)單、工業(yè)巡檢等；在nlp這個(gè)類型中支持了具有通用性原則化的一些分詞,包括關(guān)鍵詞提取、語義分析、語義相似度分析等。,我們可以根據(jù)客戶的場景去研發(fā)符合業(yè)務(wù)需求的能力。

4、公共參數(shù)可視化,既是擁抱變化也是維持穩(wěn)定

大家都知道在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)里,我們聽得多的一句話就是擁抱變化。rpa數(shù)字員工,在安 裝部署的過程當(dāng)中對環(huán)境的要求是非常的高,如果任何一個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)了變化,它的可用性就基本上降為0。有了公共參數(shù)可視化的配置組件,就完全可以解決以上這個(gè)問題,讓我們數(shù)字員工具有能夠擁抱變化的能力。它的實(shí)現(xiàn)的原理跟機(jī)制是把我們流程當(dāng)中具有可變的因素 、條件設(shè)為全局變量,支持可視化的配置輸入,然后就可以提升我們整個(gè)流程應(yīng)用的一個(gè)可維護(hù)性、可適配性。

二、z-commander中樞控制臺

充當(dāng)流程的指揮官。顧名思義,統(tǒng)籌多臺設(shè)備上客戶端機(jī)器人的管理和監(jiān)督、進(jìn)行智能運(yùn)籌調(diào)度、任務(wù)計(jì)劃制定。它具備一高一低兩個(gè)特性：一、產(chǎn)品的穩(wěn)定性高,二、維護(hù)成本低。

三、z-bot終端機(jī)器人

任務(wù)的執(zhí)行者,其中bot包含三種模態(tài)：任務(wù)式,流程式,交互式。它們可以靈活部署在客戶端設(shè)備上,并通過時(shí)間軸和數(shù)據(jù)看板的方式展現(xiàn)bot各個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)上,每個(gè)任務(wù)執(zhí)行情況以及執(zhí)行結(jié)果,讓效率進(jìn)一步得到提升。同時(shí)bot也具備了z-commander的一些基礎(chǔ)的能力,它可以脫離z-commander的進(jìn)行靈活的一個(gè)控制,靈活的任務(wù)管理,靈活的定時(shí)任務(wù)設(shè)定。

四、ai云腦

實(shí)在智能在傳統(tǒng)“三件套“架構(gòu)的基礎(chǔ)上,了自研ai能力平臺“智能云腦”z-brain。其中,在自然語言處理領(lǐng)域,z-brain覆蓋了包括bert、albert、roberta等算法；在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,z-brain覆蓋了db、pmtd、rare等算法。具備迭代、自動調(diào)參、多場景融合技術(shù),可以輸出ai組件,完成大規(guī)模復(fù)雜場景的智能決策。

首先是云腦部分的起點(diǎn)——data hub多元異構(gòu)數(shù)據(jù)平臺,由它接觸我們客戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng),進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集以及進(jìn)行簡單的處理,并將處理過后的數(shù)據(jù)傳輸?shù)轿覀兊臉?biāo)注平臺,我們的業(yè)務(wù)專家,在標(biāo)注平臺進(jìn)行業(yè)務(wù)能力的一個(gè)標(biāo)注,然后實(shí)現(xiàn)人工智能的人工部分,通過標(biāo)注過后的數(shù)據(jù),再以在線的方式傳輸?shù)轿覀兊乃惴ㄆ脚_,相當(dāng)我們?nèi)斯ぶ悄苡辛藬?shù)據(jù)的石油,算法平臺里面可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的提煉（預(yù)處理）,包括模型的構(gòu)建、參數(shù)的設(shè)置、模型的訓(xùn)練以及的打包發(fā)布,可以將模型直接發(fā)布到我們的決策平臺,由決策平臺來進(jìn)行業(yè)務(wù)的對接以及模型的一個(gè)計(jì)算,決策平臺會將后續(xù)從data hub過來的業(yè)務(wù)環(huán)境的數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)模型的計(jì)算,輸出計(jì)算結(jié)果或者是決策方案,然后由這個(gè)方案發(fā)布送到我們的commander,commander來調(diào)度具體的bot來進(jìn)行根據(jù)決策進(jìn)行相應(yīng)的一個(gè)執(zhí)行。

這就是我們智能決策機(jī)器人的全鏈路,它實(shí)現(xiàn)了一個(gè)從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的閉環(huán)。我們相信ai+rpa有著無限的可能,在未來機(jī)器人的協(xié)作里,rpa的發(fā)展肯定是機(jī)器人之間的協(xié)同工作能夠產(chǎn)生無限的自動化和智能化提效的解決方案,我們首先需具備ai加rpa的產(chǎn)品矩陣,并以此形成適用于各行各業(yè)的rpa解決方案庫。

相關(guān)新聞：刷新nlp紀(jì)錄的谷歌科學(xué)家藍(lán)振忠博士到訪實(shí)在智能,受聘擔(dān)任特聘講師

10月19日,藍(lán)博士專程到訪「實(shí)在智能」,帶來了一場精彩的學(xué)術(shù)演講。他結(jié)合當(dāng)前業(yè)界自然語言理解模型的研究進(jìn)展,分享了albert模型的原創(chuàng)思路,講解了albert相對于bert模型三大優(yōu)化的原因、嘗試過程及效果對比。

2019年9月26日, 發(fā)表了重磅論文——《albert: a lite bert for selfsupervised learning of language representations》。谷歌的全新預(yù)訓(xùn)練輕量級人工智能模型albert在13項(xiàng)nlp（自然語言處理）任務(wù)中達(dá)到state of the art（水平）,在glue、race和squad三大nlp基準(zhǔn)測試中均以顯著優(yōu)勢均取得,震撼業(yè)界。

該論文出爐一周后,「實(shí)在智能」算法團(tuán)隊(duì)即復(fù)現(xiàn)了論文代碼,并在谷歌之前開源了中文預(yù)訓(xùn)練版本albert模型,消息迅速傳遍了國內(nèi)科技圈和ai社區(qū),并得到了一些重要媒體的報(bào)道。很短時(shí)間內(nèi)在github上即獲得了數(shù)百顆星,也引起了上述論文的作者、谷歌科學(xué)家藍(lán)振忠博士的關(guān)注和點(diǎn)贊,雙方一拍即合,約定時(shí)間進(jìn)行充分的交流。

業(yè)界報(bào)道「實(shí)在智能」發(fā)布中文預(yù)訓(xùn)練albert模型

10月19日,藍(lán)博士專程到訪「實(shí)在智能」,帶來了一場精彩的學(xué)術(shù)演講。他結(jié)合當(dāng)前業(yè)界自然語言理解模型的研究進(jìn)展,分享了albert模型的原創(chuàng)思路,講解了albert相對于bert模型三大優(yōu)化的原因、嘗試過程及效果對比。重點(diǎn)分析了基于因式分解和參數(shù)共享,使得參數(shù)顯著減少的情況下,如何獲得更好的模型效果。同時(shí),從深度、廣度等維度論證了albert模型取得的優(yōu)化效果,也提到在提升訓(xùn)練和預(yù)測速度方面的改進(jìn)空間和進(jìn)一步的探索方向。

在互動環(huán)節(jié),藍(lán)博士結(jié)合同學(xué)們提出的“小數(shù)據(jù)量如何訓(xùn)練模型”、“中英文任務(wù)對模型效果的影響”、“因式分解的其他方式”等問題做了詳細(xì)解釋和回答。

交流期間,藍(lán)博士數(shù)次為「實(shí)在智能」在ai算法領(lǐng)域的探索和實(shí)踐點(diǎn)贊,贊賞佐助同學(xué)（徐亮）開源中文預(yù)訓(xùn)練版本albert模型的工作,并欣然擔(dān)任“實(shí)在大學(xué)特聘講師”。他引用母校cmu（美國卡耐基梅隆大學(xué)）的校訓(xùn)“my heart is in the work”與「實(shí)在智能」的同學(xué)們共勉,珍惜時(shí)光,奮發(fā)努力,點(diǎn)亮人生。

后續(xù),藍(lán)博士會和「實(shí)在智能」在中文開源社區(qū)領(lǐng)域開展一系列聯(lián)合研究,推進(jìn)albert模型在中文方面的應(yīng)用和發(fā)展。

藍(lán)博士擔(dān)任「實(shí)在大學(xué)特聘講師」

藍(lán)博士在「實(shí)在智能」進(jìn)行學(xué)術(shù)分享

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「實(shí)在大學(xué)」特聘講師簡介

藍(lán)振忠,美國卡耐基梅隆大學(xué)博士。現(xiàn)任google科學(xué)家,曾任美國智能監(jiān)控公司的首席科學(xué)家, 對視頻和多媒體的智能分析有深入研究。他曾代表卡耐基梅隆大學(xué)在美國標(biāo)準(zhǔn)總局（nist）舉辦的視頻智能分析大賽中連續(xù)多年進(jìn)入前三。先后在nips、cvpr、iccv、ijcai、icdm等國際會議上發(fā)表過25篇以上的論文,論文引用次數(shù)上千。

《albert: a lite bert for self-supervised learning of language representations》論文作者。