人工智能RPA（Robotic Process Automation）和ANN（Artificial Neural Network，人工神经网络）在功能和应用上存在显著的区别。

RPA是一种机器人流程自动化技术，它通过模拟人类在计算机上的操作行为，实现对重复性、规则性任务的自动化处理。RPA主要关注业务流程的自动化，旨在提高工作效率和准确性，降低人力成本。RPA的应用范围广泛，可以涉及财务、人力资源、客户服务等多个部门。

而ANN是人工智能领域的一个重要分支，它是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算模型。ANN由大量的人工神经元相互连接而成，能够学习和识别复杂的模式，并进行预测和决策。ANN在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有广泛应用，它能够处理复杂的、非线性的问题，并具有很强的自适应和学习能力。

RPA和ANN都是人工智能技术的重要组成部分，但它们在功能和应用上有所不同。RPA主要关注业务流程的自动化处理，而ANN则更侧重于模拟人脑的学习和决策过程。在实际应用中，企业可以根据自身的需求和场景选择合适的技术来提高工作效率和准确性。

至于RPA是否会经历从辅助人工到自主智能的四个阶段（辅助人工、解放人工、增强智能和自主智能），这取决于RPA技术的发展和应用场景的变化。目前，RPA已经在一些企业中实现了辅助人工和解放人工的阶段，但随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，RPA有望实现更高阶段的智能化发展。然而，这需要大量的研发和实践工作，并受到多种因素的影响，包括技术可行性、市场需求、法规政策等。