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智能化活动 RPA+AI将会是下一个人脸识别级的应用,如何为智慧城市构建决策支持所需要的知识图谱和知识库?

知识图谱(Knowledge Graph)又称科学知识图谱,是图书情报学领域的概念,用于绘制、分析和显示学科或学术研究主体之间的相互联系,是揭示显示科学知识发展进程与结构关系的可视化工具。

在多数情况下,知识图谱采用图结构进行可视化表示,使用结点代表作者、学术机构、科学文献或关键词,使用连线代表结点间关系。

绘制知识图谱的常用工具包括CiteSpace、Ucinet、Gephi、Bibexcel等。

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知识图谱与智慧城市建设是什么关系?

在八部委《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》当中明确提出:智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等新一代信息技术,促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。

建设智慧城市,对加快工业化、信息化、城镇化、农业现代化融合,提升城市可持续发展能力具有重要意义。

以数据应用为核心,例如,北京市仅各委办局的数据总量就达到了1600PB。

因此,要利用人工对海量的数据进行治理、利用和共享几乎是不可能完成的事。

随着海量异构数据的大量生成,例如视频数据、图像数据、音频数据,企业致力于开拓更多的数据应用和更多场景的落地。

这将促进对数据治理、数据集市和数据即服务的发展,数据管理和集成平台的市场规模也将进一步扩大。同时,分析算法与业务应用的融合。

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终端用户将不再满足简单的业务分析、统计,技术供应商需考虑如何将分析能力与业务系统融合,帮助用户在获得预测结果的同时,可以直接为用户提供业务洞察服务。因此,构建不同行业的城市大脑是必由之路。

RPA+AI就是推导知识图谱,实现实时业务洞察服务的关键技术。那么,它是如何提取知识图谱的呢?

首先,要整明白:AI是大脑,RPA是神经末梢。

人工智能,就好比人类的大脑,主要负责发出命令,通常具备“思考”与“学习”的能力。

一方面,AI结合机器学习、深度学习,拥有了自主学习能力;

另一方面,其通过计算机视觉、语音识别、自然语言处理等技术具备了认知能力;

另外,AI还可以通过大数据不断矫正自己的行为,从而有预测、规划、调度以及流程场景重塑的能力。

万发彩票登陆RPA,则更像是人类的双手,倾向于重复地接收并执行命令,通常具有“动手”的能力。

RPA作为一种软件机器人,需要依靠固定的脚本来执行命令,擅长执行基于明确规则,大量重复且机械性的工作。

不过,传统的RPA无法独立思考,只能死板地按照人给它预设好的程序工作。

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其次,要整明白:RPA+AI的目标是构建知识库。

第一步,运用 AI 的能力,尤其是自然语言处理和知识图谱技术,可以构建底层知识库,处理非结构化数据;

第二步,结合业务场景,将业务规则沉淀下来,构建模型;

第三步,将数据和模型结合,运用到具体场景中,完成流程自动化。

这里面有个数据完全结构化的问题。

其次,要整明白:当下所处的阶段。

RPA只能做一些基于规则的简单的数据搬运、填充工作,NLP和OCR等AI技术拓展了RPA自动化的边界,使其能够处理非结构化数据和打通线上线下交互,这些都标志着数字化员工的发展已经走过早期阶段,企业日常办公的智能化正在进入RPA+AI的深水区。

仅仅在银行里可能就有上千个场景和流程有待挖掘,对应到市场规模上十年之内至少是5000亿级。

目前,国内只有15家RPA厂商。

最后,要整明白:整个技术体系。

万发彩票登陆RPA+AI包括三个层次的技术支撑。

核心技术包括知识图谱引擎、智能搜索引擎、非结构化数据机器学习平台。

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知识图谱引擎:支持寻找数据关系(将分散数据建立关联)、动态更新(持续接入数据字段的最新信息)、探索数据(用最简单的方式搜索数据)。

智能搜索引擎:支持深度搜索(基于机器视觉、自然语言处理技术,搜索图表、表格中数据)、数据接入(支持非公开与公开数据接入与整合)、数据创造(通过合并已有数据,创造新数据)。

非结构化数据机器学习平台:支持全流程数据处理(数据输入、标记、训练、校验全流程处理)、多类型文件支持(支持各类非结构化数据处理,如PDF、图片等)、AI算法引擎优化学习(海量语料不断优化解析结果)。

RPA机器人收费模式,即1个机器人就是1个业务流程,客户按每年使用机器人数量收费。

由此可见,智慧城市中国首席咨询专家周智勇分析认为,RPA+AI生成知识图谱和知识库的过程是:首先对海量(流式或非流式)非结构化数据进行由机器学习平台主导的治理;

其次,利用RPA进行知识点的智能搜索以生成知识图谱,最终,利用知识图谱引擎生产知识库,从而为智慧决策提供支持。

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结束语

当前,物互联所产生的数据爆发式增长,不仅为分析关系提供了有效原料,更为人工智能、数据智能的飞速发展带来了前所未有的数据红利,知识图谱应运而生,成为下一代智能搜索的核心关键技术。

知识图谱不仅是一个全局知识库,更是支撑智能搜索和深度问答等智能应用的基础,能够为许多相关学科领域开启新的发展机会。

从这个意义上来看,知识图谱不仅是一项技术,更是一项战略资产,公共安全、电商、金融、媒体出版等行业均对知识图谱有海量的需求。

因此,场景化的行业+RPA+AI将是不同的智慧城市行业的竞争焦点,知识生产自动化的时代已经悄然来临!

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