ELMA3 Подсистемы искусственного интеллекта (AI) и роботизации (RPA)

Запуск робота внутри бизнес-процесса

В методах ИИ данной группы рассматривается коллективный искусственный интеллект. Многоагентная система включает в себя агентов и среду. Агентами могут стать роботы, человек или даже группа людей. Принцип действия многоагентной модели ИИ в том, что задача делится на части, которые распределяются между агентами. Кроме этого, в МАС даже можно создать канал передачи знаний.

Затем в сценарии формируется POST-запрос на получение токена авторизации. Токен авторизации получается путем обработки полученного JSON-ответа, выделения 3 позиции из строки авторизации. Токен сохраняется в контекстную переменную для дальнейшего использования. Данный токен авторизации необходимо в дальнейшем передавать как заголовок (Header) вместе с каждым запросом к методам (Рис. 4).

Семантические сети ИИ — эта модель зародилась ещё в годы ранней стадии развития компьютерной технологии. Она описывает набор сущностей и связей между ними, всё это изображается в виде графа. СС дают информацию и могут её интерпретировать. Программа использует правило формальной логики. Связи бывают разных типов, например: является, является часть, содержит и т.д.

Модуль AI производит загрузку предобученной модели (архитектура модели может быть разной, это и random forest, xgboost, logistic regression, neurealnetwors: rnn, lstm . ), рассчитывает значение целевой переменной и передает его обратно web-сервису для отправки клиенту. Мы ведем собственные разработки на открытых компонентах (Google AI, Yandex CatBoost, Tesseract OCR).

Метод машинного обучения считается направлением искусственного интеллекта и информатики, в котором используются данные и алгоритмы, чтобы имитировать человеческое обучение. При использовании этого подхода ИИ не требуется записывать все правила. Нужно создавать систему, которая способна сама учиться и совершенствоваться, выводить внутренние правила после изучения большого количества примеров без специального программирования. Этот вид ИИ хорошо может генерировать, управлять и хранить больше данных.

Мягкие вычисления — компьютерная методология сложной структуры, в основе которой лежит нечёткая логика, нейрокомпьютинг, вероятные вычисления. Принцип метода МВ — проведение учёта неточностей, неопределённостей или частичной истины, чтобы добиться поставленных целей.

Генетические алгоритмы — форма нейронных сетей, способная к самостоятельному обучению. Принцип работы данного ИИ заключается в том, что задача делится на набор параметров, которые следует использовать последовательно к ситуации компании. Удачные новые результаты применяются для вычислений, а неудачные откидываются.

Нечёткая логика, теория нечётких множеств и рассуждений — составные части мягких вычислений. Эти понятия близки между собой и тесно связаны. Они относятся к высокой степени работы центральной нервной системы человека, в отличие от искусственных нейронных сетей. Методы ИИ нечёткой логики применяются в системе управления объектами или в экспертной методике.

Точки интеграции с подсистемами RPA и AI и их встраивание в бизнес-процессы

В ELMA существует специальный тип элемента процесса – Пользовательское расширение. Внутри расширения закладывается бизнес-логика (настраивается в Дизайнере ELMA), при этом само расширение исполняется как стандартный элемент бизнес-процесса – так, как описано выше. Для бесшовной и быстрой интеграции с подсистемами RPA и AI созданы предустановленные универсальные расширения, которые можно размещать в любых процессах.

Искусственный интеллект — это метод, с помощью которого машина может стать разумной и мыслить как человек. Главная задача ИИ — создать человеческий разум. Достигается это путём изучения или анализа модели человеческого мозга. На основе этих исследований осуществляется разработка программного обеспечения для машин.

Рост алгоритма ИИ машинного обучения связан с возросшим потоком данных. Кроме этого, встаёт вопрос — что именно изучается на основе этих данных? Поэтому, при машинном обучении важен тип используемой модели, который может определить — как работает и на какой основе обучается ваш искусственный интеллект?

Нейронные сети — самообучающиеся компьютерные программы, которые могут хорошо решать задачи по распознаванию речи человека или образов. НС работают наподобие нервной системы человека. При их создании однотипные данные пропускаются через структуру нейронных сетей, затем программисты фиксируют результат и просто отсеивают факторы, которые его могут ухудшить.

Искусственный интеллект — молодая область информационной технологии, которая в последние годы набирает развитие. Ожидается, что в ближайшее время он может занять лидирующие позиции. Мы используем машины (ИИ) каждый день, они имеют широкую область применения: высокие технологии, медицина, автомобилестроение, сфера развлечения и другие области. В этой статье мы разберёмся — что такое ИИ, как его создать и какую пользу он несёт человеку.

Отслеживается связь нечёткой логики при анализе процессов и явлений, на основании точной оценки принимается решение. НЛ способствует грамотному решению проблемы, при её использовании в контроле или анализе информации. В процессе подключается человеческая интуиция и опыт оператора компании.