警惕！人工智能时代，这些挑战你根本想不到
在云计算的第一个时代，随着时间的推移，巨大的技术挑战变得显而易见，比如构建分布式系统以抵御故障，设计分布式数据库以确保网络分区期间的数据完整性。这就是吸引优秀工程师加入大型搜索引擎的原因，就像谷歌(通过capitalg投资于uipath)和互联网公司一样，即netflix。这些特定的技术挑战甚至成为hbo热门剧集《硅谷》(silicon valley)中争夺人才的重要战役。
尽管一家传统科技公司最近将机器人过程自动化(rpa)称为屏幕抓取，但事实远非如此。随着机器学习(ml)计算机视觉、应用程序接口和用于调度的流程编排等核心技术的进步，这些都是uipath能够同时快速增长和客户热情高涨的关键原因之一。
最近，我与uipath的人工智能(ai)副总裁pd singh进行了一次会谈，以了解我们正在应对的巨大挑战，即大规模提供高弹性、安全的机器人操作和人工智能。
我们正迅速迈向一个关键任务的机器人操作将影响每一位员工、客户和供应商的时代，所有人都将共同努力，提供非凡的竞争优势。
以下是我们在uipath正在处理的rpa业务面临的一些最大挑战：
1. 分布式机器学习执行引擎：
机器人在企业或价值链上任意数量的机器上执行工作流过程和机器学习。因此，基本的分布式企业平台功能是表利害关系。这里有一些有趣的问题，包括这些机器人(以及它们运行的应用程序)在数万或数十万虚拟实例上的状态持久性。
2. 概率阈值发现：
rpa本质上是一个包含确定性步骤的物流系统。在rpa中引入概率步骤(ai模型)对规范和跟踪正确的执行语义提出了很大的挑战。试想，如果一个概率系统有70%的信心认为预测是正确的，那么它是否应该让流程的其余部分(例如为维修技术人员创建支持票)执行呢对于非生命威胁和非任务关键的过程，我们可以通过使用人在环和强化学习来学习信心阈值水平。
3. 流程理解：
我们的客户成功经理(csms)经常被要求帮助客户寻找下一个最大的自动化机会。尽管它们很好，但我们相信，我们的机器实际上可能能够通过分析用户模式来回答这个问题。这可以通过记录和理解人工流程，然后分析以改进跨多个信息系统和人工的长时间运行的流程来实现。
4. 视觉理解：
机器人对用户界面(ui)元素的理解和消化能力越强，自动化的进程就越多。我们正在投资于ui元素的类人识别，通过平衡检测和挖掘功能，这种功能可以在闭环系统中工作，即使数据过于稀疏和庞大，可能会淹没瘦客户机系统。
5. 文档理解：
要实现有效的自动化，非结构化数据的新来源将需要洞察力和高精度。这些形式的数据从签名和笔迹验证到分析多个屏幕视频，再到根据相关性、排名和关系同时理解和分类许多图像。查看另一个来自uipath印度devconf 2019与uipath的vitan moliya关于智能ocr文件处理的视频。
6. 会话理解：
自然语言处理(nlp)可以帮助自动化机器人理解文本、聊天和语音输入的情感。我们需要一种方法来动态地约束自然语言理解(nlu)系统的字典，以便能够更好地理解在非常特定的过程垂直领域中的人工输入。rpa会话编程能力将有助于用英语快速编程、培训和指导机器人的操作和决策。
从长远来看，这些只是机器人将获得的一些技能。随着新的用例出现，新的技能也会出现。这是一个良性循环。
我们已经看到合作伙伴为可以通过rpa部署的行业或领域专用算法开发业务模型。对于已经拥有数据模型但难以部署它们的客户也是如此。rpa使客户更容易将ai拖放到他们的工作流程中。
工程师们想要解决大规模的挑战——别想了
班加罗尔（bangalore）、贝尔维尤（bellevue）和布加勒斯特（bucharest）的开发中心正忙得不可开交，他们正在招聘一些最具好奇心和天赋的工程师，希望利用人工智能做一些了不起的事情。在自动化的第一个时代，我们将(与我们的合作伙伴)解决下一代难以置信的技术挑战，为分布式、关键任务的机器人操作和大规模机器学习提供支持，就像谷歌和netflix在云计算的第一个时代一样。
西雅图刚刚将uipath公司列入西雅图工作最重要的5家最佳科技公司之列。虽然我们专注于这些城市的发展，但我们是一家充满激情、富有成效、高度分散的公司，业务遍及19个国家的31个城市。
uipath期待各位的加入！
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最近，我与uipath的人工智能(ai)副总裁pd singh进行了一次会谈，以了解我们正在应对的巨大挑战，即大规模提供高弹性、安全的机器人操作和人工智能。
我们正迅速迈向一个关键任务的机器人操作将影响每一位员工、客户和供应商的时代，所有人都将共同努力，提供非凡的竞争优势。
以下是我们在uipath正在处理的rpa业务面临的一些最大挑战：
1. 分布式机器学习执行引擎：
机器人在企业或价值链上任意数量的机器上执行工作流过程和机器学习。因此，基本的分布式企业平台功能是表利害关系。这里有一些有趣的问题，包括这些机器人(以及它们运行的应用程序)在数万或数十万虚拟实例上的状态持久性。
2. 概率阈值发现：
rpa本质上是一个包含确定性步骤的物流系统。在rpa中引入概率步骤(ai模型)对规范和跟踪正确的执行语义提出了很大的挑战。试想，如果一个概率系统有70%的信心认为预测是正确的，那么它是否应该让流程的其余部分(例如为维修技术人员创建支持票)执行呢对于非生命威胁和非任务关键的过程，我们可以通过使用人在环和强化学习来学习信心阈值水平。
3. 流程理解：
我们的客户成功经理(csms)经常被要求帮助客户寻找下一个最大的自动化机会。尽管它们很好，但我们相信，我们的机器实际上可能能够通过分析用户模式来回答这个问题。这可以通过记录和理解人工流程，然后分析以改进跨多个信息系统和人工的长时间运行的流程来实现。
4. 视觉理解：
机器人对用户界面(ui)元素的理解和消化能力越强，自动化的进程就越多。我们正在投资于ui元素的类人识别，通过平衡检测和挖掘功能，这种功能可以在闭环系统中工作，即使数据过于稀疏和庞大，可能会淹没瘦客户机系统。
5. 文档理解：
要实现有效的自动化，非结构化数据的新来源将需要洞察力和高精度。这些形式的数据从签名和笔迹验证到分析多个屏幕视频，再到根据相关性、排名和关系同时理解和分类许多图像。查看另一个来自uipath印度devconf 2019与uipath的vitan moliya关于智能ocr文件处理的视频。
6. 会话理解：
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