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发布时间：2018-12-13 09:37:47点击率：
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2711P-K6M20D8/A 2711P-K6M20D8/A 根据80/20原则，一名普通企业管理者的大部分工作，都是一些重复的行为，比如采购经理，大部分精力花在下达订单、督促交货、质量索赔、控制库存等;那这些工作，交给一个带有“弱人工智能”的“采购机器人”能不能完成？——是能够完成的，而且如果约束条件设置的足够多，逻辑足够强大，可以做到比人工更加，实现管控。而管理者，只要处理由软性机器人推送过来的异常情况，就可以了。而且这种异常情况作为“训练素材”，可以继续培养这个机器人，下次再出现类似的情况，就知道该如何处理。这样机器人就可以越训练越聪明，越成长越智能。 “机器人+”的研究方向可以分为两种：一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ENGINEERINGAPPROACH），它已在一些领域内作出了成果，的成果是新闻写作也可以机器人化。另一种是模拟法（MODELINGAPPROACH），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法（GENERICALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIALNEURAWORK，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。 2711P-K6M20D8/A 这两种研究方向，在“机器人+”领域，都有应用。前者，可应对在偏弱的一些软性机器人中，比如采购机器人、发料机器人、订单处理机器人、应答机器人等基层管理岗位;后者，可应对在一些稍强的，更像中层管理者的岗位，比如服务机器人、个性化定制机器人、排产机器人、数据分析机器人等，这些就需要靠管理者进行不断地强化训练，不断使其具有更高的智慧，而且更加具有鲜明的行业特征和企业特征。 前者可以部署公有云平台上，提供给工业企业按需配置，连通到企业现有的业务系统中，按需租用。就像企业给员工发工资一样，只不过给机器人的工资更低，而且永不犯错，没有接替损失。 后者是企业或行业要搭建自己的私有云，首先需要收集大量的数据，让数据称为企业宝贵的资产之一并盘活，让数据成为训练机器人的基础，数据驱动机器人，数据让机器人变得更智能，然后再加上管理者不断的用处理各种异常进行训练，让行业机器人逐渐变得软性、智能，让行业机器人真正成为本企业的核心资产，不但越来越智能，而且永远年轻，永不背叛，可以传世。 在可预期的未来，“机器人+”代表着下一代管理系统的至高点，在互联网思维下，云计算（租用模式）、物联网（自动识别）、大数据驱动（预防与训练）还有生物仿真技术，甚至心理学等，都会在“机器人+”这一高科技产品中，得到的结合。作为全国的IT系统增值服务商，天翼愿意和一些远见、有勇气耐心和坚定意志进行突破和变革的企业、企业家朋友们，一同投入研究，一同进行探索前行。相信，很快就会有样板企业出来，向灯塔一样，在黑暗中，成为具有普惠意义的示范工厂，指引着我们光明的未来。
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