分形和数据摄取是 AntWorks 扩展 RPA 的秘密武器，Asheesh Mehra 说

蚂蚁通过遵守简单的规则进行合作，RPA 机器人也进行合作，但控制系统更加慎重

蚂蚁不是聪明的生物，它们遵循非常简单的规则，但蚂蚁巢穴，有着精心设计的隧道和觅食群，非常复杂。就好像蚁后坐在指挥中心，发出命令。她当然不知道，相反，我们知道蚂蚁巢是紧急系统的一个例子——一个由简单交互构建的复杂系统。构成 RPA 的软件机器人绝非易事。但是被称为 ANTstein 的 AntWorks RPA 系统试图从无序中创建秩序，应用分形和 RPA，通过使用基于分形的算法，应用数据摄取，甚至具有类似于蚁后的东西。它声称正在解决困扰 RPA 业务的问题，即扩展 RPA 的挑战。

分形和 RPA

波兰数学家 Beniot Mandelbrot 说他对粗糙的艺术很感兴趣，并将自己描述为分形主义者，他是提出分形这个词的人。从远处看海岸线，它通常具有崎岖不平的外观，海湾和入口，也许还有海滩。然后放大，看看那片海岸的一部分，那里同样崎岖不平，而出现其他比例较小的海湾和入口。然后再次放大，海岸线可能看起来不一样，但看起来与原始海岸线相似。分形的核心是自相似性。 Mandelbrot 研究了如何“测量粗糙度”。

数据也可能非常粗糙，尤其是当它是非结构化的时。这是 AntWorks 系统的精髓，使用分形来创建干净的数据。归结为分形引擎和神经引擎之间的区别。

AntWorks 联合创始人兼首席执行官 Asheesh Mehra 用一个关于苹果的比喻来解释。他说：“如果我必须训练一个神经引擎来识别一个苹果，就需要对一个超小苹果、一个小苹果、一个中型苹果、一个大苹果、一个超大苹果进行各种形状的训练，神经引擎能够识别任何出现的苹果的颜色和形式。因为分形从根本上讲是关于模式识别，所以您只需要在一个苹果上训练分形引擎，而不管大小。那是因为一个特小苹果的图案，或者一个特大苹果的图案，将保持不变。”

分形如何支持 RPA？

Mehra 说，“分形科学”是基于自相似性的前提，神经元网络携带着相似但不相同的模式信号。分形科学是一门更具确定性的科学，而神经科学是一门更具概率性的科学。由于分形是一门更具确定性的科学，因此它需要较小的代表性数据集进行训练。由于您需要较小的代表性数据集进行训练，因此下游收益会自动产生。你需要更薄的基础设施、更少的计算能力，而且实施起来会变得更容易、更快。”他建议这与“神经引擎形成对比，在这种情况下，您需要大型数据集，这意味着您需要更大的基础设施、更多的计算能力，这会导致部署解决方案的成本和时间增加。

“我想说，神经网络也非常依赖人，你需要大量资源池来训练引擎，”而分形需要更少的人。

因此，论证说，基于分形的 RPA 更容易扩展——至少这是 Mehra 所说的要点。

这就是分形和 RPA 背后的想法。

提取数据

Mehra 建议有四种类型的数据：“结构化、非结构化、图像和推断数据。”他说 AntWorks 背后的基本原理是创建一个可以读取所有四种数据类型的数据摄取引擎。

但其他 RPA 公司不也在关注数据摄取吗？

Mehra 承认他们是，但这是最近的发展——例如今年早些时候宣布的 Blue Prism 的 Decipher。

Mehra 认为，虽然 AntWorks 加入 RPA 派对的时间较晚，但由于其加入较晚，它并没有被遗留问题所拖累，因此其数据摄取工具处于领先地位。事实上，AntWorks 甚至没有将自己描述为一家 RPA 公司，而是一家智能自动化企业。

这是否意味着 AntWorks 将对现有的 RPA 公司做 Netflix 对 Blockbusters 所做的事情？这不太可能，但也许它对分形和数据摄取的关注为其提供了足够的利基市场，可以在由少数公司主导的市场中分得一杯羹，而这些公司之间的融资规模已超过 10 亿美元。

RPA 是创可贴吗？

批评者认为，RPA 是对最终将被更多集成软件克服的问题的短期解决方案。

不出所料，RPA 公司不同意这一指控。他们的辩护是 RPA 正在发展，事实上许多人已经停止使用 RPA 的首字母缩写词，而是说智能自动化。例如，最近 Blue Prism 的主席 Jason Kingdon 告诉 Information Age：“批评者说，RPA 是从现在到我们得到的一个短暂的时刻——一些很棒的全唱解决方案，但它完全是胡说八道……RPA 工具，可以做9 到 50 人的工作。”

Mehra 建议，RPA 可以通过成为智能自动化而从贴膏药转变。 “RPA 是胶带，”他说，“智能自动化正在使用钉子。如果你用 Blu Tack 或胶带贴上一幅画，它会保持一段时间，但在某个时候它会掉下来。如果你用钉子，那幅画会永远挂在上面，直到地震或类似的事情发生。”

这和蚂蚁有什么关系？

最后，这将我们带到蚂蚁，尤其是蚁后，或者 AntWorks 所说的蚁后机器人。

Mehra 解释说：“女王机器人一直在监控蚂蚁机器人。如果 Queen bot 发现某个特定的 bot 失败了，它会将该 bot 的任务分配到另一个桌面上。”

女王机器人方法还使所谓的智能劳动力管理成为可能。例如，在保险公司的情况下，可能有三个机器人，一个在理赔，一个工资单和第三个应付账款。如果处理索赔的机器人正在努力应对工作量，但另外两个机器人已经完成了一天的工作，那么女王机器人可能会分配两个工作不足的机器人来协助第一个机器人。

它并不完全像蚂蚁的巢穴。蚁后不发布命令，没有总体规划，命令是由每只蚂蚁按照固定在其中的简单规则创建的，例如跟随其他蚂蚁。但是，如果您将蚂蚁巢视为一个比喻，蚁后控制着蚁后，工人们听从她的命令，那么这似乎与 AntWorks 及其 ANTstein 产品的本意是近似的。