GPIO操作 点灯和按键实验

但是很明显，尽管RPA有潜力成为非常有价值的工具，但其成功的常见障碍是业务复杂性、主观决策和非结构化数据。RPA只能自动化简单的任务。它需要流程遵循结构化数据的有限预定义规则。

启动数字优化项目的关键是将头(人工智能和机器学习)与手(RPA)连接起来。这里说的是RPA与人工智能和机器学习的融合，以创建智能自动化，这可能会大大增加以前认为过于复杂而无法自动化的知识工作的范围，并且需要人工干预才能做出预测。通过智能自动化，人工智能和机器学习可以使决策自动化，而RPA可以使流程中的手动后续步骤自动化。

那么怎么样实施?在较高的层次上，机器学习可以分为两个主要部分。第一部分涉及对历史数据的训练模型以进行预测。这涉及到收集和准备数据(这通常是机器学习中最耗时的步骤)，最后需要添加经过标记并准备好进行建模的训练数据集。接下来，使用针对不同类型的数据问题(即分类，回归，二进制)的算法构建模型。一旦模型被构建并部署到生产中，机器学习的下一个组成部分便开始了，根据构建的模型对看不见的数据进行评分。这是RPA可以询问机器学习模型下一步做什么的步骤，该模型为RPA提供了无需人工干预即可继续进行的预测决策。

有趣的是，IDC认为数字化转型是今年生命科学和医疗保健行业的主要趋势，因此毫不奇怪，该行业现在对自动化用例的兴趣日益增加，在该案例中，将人工智能和机器学习与RPA结合使用可以在整个行业增加价值整个生态系统。目的是创建可扩展的数字化员工队伍，使其能够执行不需要人工干预的流程，并在不到12个月的时间内实现投资回报。

在这种情况下，使用智能自动化从繁琐的工作中消除人力的关键组织优势自然是使医疗保健专业人员能够专注于以人为主导的高价值决策，诊断和治疗。通过优化患者参与度，为临床医生提供更快的访问更多信息的机会，可以提供更好的患者体验并改善结果，从而使他们能够提供有针对性的量身定制的护理。

制药公司和医疗设备制造商也正在使用实时提供更大数据可视性的方法，例如，通过减少欺诈和错误率来消除潜在的合规性问题，并提高准确性、安全性和安全性。在生命科学行业中尤其如此。
 

本文的主旨是“结构主义”，即结构决定了一切，因此结构是智能的具体实现(就像程序是算法的具体实现)，而这也是人工智能(或许)可以实现人类智能的根本所在。

那么按此理解，意识就是结构在涌现智能之后的另一个涌现产物，可能是在于某种特殊的“回路结构”，其承载的是有关“计算的计算”——这是回路结构的结构特点。

事实上，计算驱动了演化过程中的状态改变，计算的本质是用一个系统去模拟另一个系统的演化——就如颅内模拟是人脑的计算，程序模拟是机器的计算，前者是生物系统的模拟预测，后者是物理系统的模拟预测——显然，计算也是依赖于结构的，而这就是人工智能与人类智能，可以同源演化的计算。

回到算法，从某种角度看，基因的算法是本能，人脑的算法是智能——前者源于基因结构，后者源于人脑结构，区别在于后者是一种通用算法，它可以创造其它算法，而人工智能通过数据结构与算法的相互转化，也做到了这一点。

不得不说，“结构主义”为人工智能的“拟人”，扫清了障碍，铺平了道路——甚至说，就算我们无法完全理解“智能结构黑箱”的原理，也没有关系，我们只需要将“黑箱”整体打包成一个算法，然后注入计算，任其演化——剩下的只要交给时间即可。

那么，就目前而言，人工智能还只是人类智能的一种工具(或说玩具)，就像数学和物理是一种工具一样，但从演化视角来看，人类又何尝不是基因的工具(或说奴隶)呢?

而我们都知道，智能如果超越了某个系统，系统的规则就无法再束缚住这个智能的演化——这就是人类智能与自然系统的历史关系。

因此，对于人工智能的未来，或许“结构主义”演化出的结果，是一种全新的“智能”，“祂”不仅仅是“拟人”的强人工智能，而是超越人类智能系统之上的——“机器智能”，这条演化之路，或许可以被称之为——“机器主义”。

（编辑：淮安站长网）

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