Как AntWorks использует фракталы и прием данных для масштабирования RPA — инсайты Ашиша Меры

Муравьи кооперируются, подчиняясь простым правилам, боты RPA тоже кооперируются, но система управления более намеренная. Муравьи не являются разумными существами, они подчиняются очень простым наборам правил, но муравейник с его изощренными туннелями и фуражирующими группами невероятно сложен; создается впечатление, будто королева муравьев сидит в командном центре, раздавая приказы. Она этого не делает, вместо этого мы знаем, что муравейник — пример эмерджентной системы — сложной системы, построенной из простых взаимодействий. В программных роботах, формирующих RPA, нет ничего простого. Но система AntWorks RPA, известная как ANTstein, пытается создать порядок из хаоса, применяя фракталы и RPA, используя алгоритмы на базе фракталов, прием данных и даже нечто, похожее на королеву муравьев. Она утверждает, что решает проблему, преследующую бизнес RPA — вызов масштабирования RPA.

Фракталы и RPA

Польский математик Бенуа Мандельброт, человек, который говорил, что интересуется искусством шероховатости и описывал себя как фракталиста — именно он придумал слово «фрактал». Посмотрите на береговую линию с расстояния — обычно она имеет рваный вид, бухты и затончики, пляжи. Приблизьтесь, посмотрите на участок этого берега — та же рваность там, причем другие, пропорционально меньшие бухты и затончики появляются. Приблизьтесь снова и снова — береговая линия может не выглядеть идентично, но будет похожа на исходную. В основе фракталов лежит самоподобие. Мандельброт изучал, как возможно «измерить шероховатость».

Данные тоже могут быть довольно шероховатыми, особенно когда они неструктурированы. В этом суть системы AntWorks — использование фракталов для создания чистых данных. Все сводится к разнице между фрактальным и нейронным движками.

Сооснователь и CEO AntWorks Ашиш Мехара объясняет метафорой с яблоком. Он сказал: «Если мне нужно обучать нейронный движок распознавать яблоко, ему потребуется обучение на сверхмалом яблоке, малом, среднем, большом, сверхбольшом, во всех формах, цветах и видах, чтобы нейронный движок мог распознать любое встречающееся яблоко. Поскольку фракталы фундаментально основаны на распознавании образов, фрактальному движку достаточно обучиться только на одном яблоке, независимо от размера. Потому что образец сверхмалого яблока или образец сверхбольшого яблока останется тем же».

Как фракталы поддерживают RPA?

«Фрактальная наука», — сказал Мехара, — «основана на предпосылке самоподобия и том, что сети нейронов несут похожие, но не идентичные сигналы об образах. Фрактальная наука — более детерминистическая наука, тогда как нейронная — более вероятностная. Поскольку фрактальная наука более детерминистична, ей нужен меньший представительный набор данных для обучения. Поскольку вам нужен меньший набор данных, автоматически накапливаются последующие преимущества. Вам нужна более тонкая инфраструктура, меньше вычислительной мощности, и внедрение становится гораздо проще и быстрее». Это контрастирует с «нейронными движками, где нужны большие наборы данных, что означает более крупную инфраструктуру, больше вычислительной мощности, что ведет к росту затрат и времени на развертывание решения.

«Я бы сказал, нейронные подходы также очень зависят от людей, где нужны большие пулы ресурсов для обучения движка», тогда как фракталы нуждаются в меньшем числе людей.

Следовательно, по сути аргумента, фрактальный RPA легче масштабировать — по крайней мере, это суть слов Меры.

Прием данных

Мехара предполагает, что существует четыре типа данных: «структурированные, неструктурированные, изображения и выводимые данные». Он говорит, что рационал за AntWorks заключался в создании движка приема данных, способного читать все четыре типа.

Но не смотрят ли другие RPA-компании на прием данных тоже?

Мехара признает, что да, но это недавнее развитие — например, Decipher компании Blue Prism, анонсированный в этом году.

Мехара аргументирует, что пока AntWorks опоздала на RPA-вечеринку, придя позже она не обременена легаси, и поэтому ее инструменты приема данных находятся в лидерах. Действительно, AntWorks даже не описывает себя как RPA-компанию, а как бизнес интеллектуальной автоматизации.

Значит ли это, что AntWorks сделает с существующими RPA-компаниями то, что Netflix сделала с Blockbuster? Маловероятно, но, возможно, ее фокус на фракталах и приеме данных дает достаточно ниши, чтобы вырезать себе долю рынка, доминируемого небольшим числом компаний, собравших вместе значительно более миллиарда долларов.

Является ли RPA пластырем?

Критики утверждают, что RPA — краткосрочное решение проблемы, которая в конечном счете будет преодолена более интегрированным ПО.

Это обвинение, с которым неожиданно не согласны RPA-компании. Их защита: RPA эволюционирует, на самом деле многие перестали использовать акроним RPA и говорят об интеллектуальной автоматизации. Например, недавно Джейсон Кингдон, председатель Blue Prism, сказал Information Age: «Критики говорят, что RPA — краткий момент между сейчас и тем, когда мы получим — какое-то великое всепение решение, но это полная чушь… инструмент RPA может выполнять работу от девяти до 50 человек».

Мехара предполагает, что RPA может мутировать от пластыря к интеллектуальной автоматизации. «RPA — это скотч», говорит он, «интеллектуальная автоматизация — это гвоздь. Если вы вешаете картину на Blu Tack или скотч, она повисит какое-то время, но в какой-то момент упадет. Если используете гвозди, картина будет висеть вечно, пока не случится землетрясение или что-то подобное».

Что это имеет к муравьям?

Наконец, это приводит нас к муравьям и в частности к королеве муравьев, или тому, что AntWorks называет королевой-ботом.

«Королева-бот постоянно мониторит ботов-муравьев. Если королева-бот видит, что какой-то конкретный бот упал, она перераспределяет задачу этого бота на другой рабочий стол».

Подход королевы-бота также делает возможным так называемое интеллектуальное управление рабочей силой. Например, в случае страховой компании могут быть три бота: один делает претензии, второй — зарплату, третий — дебиторскую задолженность. Если бот, работающий с претензиями, борется с нагрузкой, а другие двое закончили на день, королева-бот может перераспределить двух недогруженных ботов для помощи первому.

Это не совсем как муравейник. Королева муравьев не раздает приказов, нет мастер-плана, порядок создается каждым муравьем, следующим простым правилам, зашитым в него, таким как «следуй за другими муравьями». Но если рассматривать муравейник как метафору, с королевой в контроле, рабочими, следующими ее приказам, то это кажется приближением к тому, о чем AntWorks и ее продукт ANTstein.