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十大热得发烫的人工智能(AI)技术

原标题:十大热得发烫的人工智能(AI)技术

人工智能(AI)技术市场正在蓬勃发展。除了大肆炒作和媒体的日益关注外,众多初创公司和互联网巨头都在竞相加入进来,企业的投资力度和采用程度随之大幅提升。Narrative Science公司在去年的一项调查发现,38%的企业已经在使用人工智能技术,到2018年这个比例有望增长到62%。弗雷斯特研究公司预测,2017年人工智能领域的投入将比2016年猛增300%。IDC公司估计,人工智能市场将从2016年的80亿美元,增加到2020年的470亿美元。

“人工智能”是1955年杜撰的一个术语,用来描述计算机科学领域的一个新兴分支学科。如今,人工智能包括一系列广泛的技术和工具,有些久经时间的考验,而另一些还比较新颖。为了帮助了解什么是热门技术、什么不是热门技术,弗雷斯特研究公司刚刚发布了关于人工智能的TechRadar报告(面向应用软件开发专业人员),该报告详细深入地分析了企业应该考虑采用、以支持人类决策的13种技术。

基于弗雷斯特研究公司的分析结果,本人在下面列出了10种最热门的人工智能技术:

  1. 自然语言生成:利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。代表性厂商包括:Attivio、Cambridge Semantics、Digital Reason、Lucidworks、Narrative Science和SAS。

  2. 语音识别:将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。代表性厂商包括:NICE、Nuance Communications、OpenText和Verint Systems。

  3. 虚拟代理:弗雷斯特公司声称,“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相报道的对象。”从简单的聊天机器人,到可以与人类进行交际的高级系统,不一而足。目前应用于客户服务和支持以及充当智能家居管理器。代表性厂商包括:亚马逊、苹果、Artificial Solutions、 Assist AI、Creative Virtual、谷歌、IBM、IPsoft、微软和Satisfi。

  4. 机器学习平台:不仅提供了设计和训练模型,并将模型部署到应用软件、流程及其他机器的计算能力,还提供了算法、应用编程接口(API)、开发工具包和训练工具包。目前应用于一系列广泛的企业应用领域,主要涉及预测或分类。代表性厂商包括:亚马逊、Fractal Analytics、谷歌、H2O.ai、微软、SAS和Skytree。

  5. 针对人工智能优化的硬件:这是专门设计的图形处理单元(GPU)和设备,其架构旨在高效地运行面向人工智能的计算任务。目前主要在深度学习应用领域发挥作用。代表性厂商包括:Alluviate、克雷、谷歌、IBM、英特尔和英伟达。

  6. 决策管理:引擎将规则和逻辑嵌入到人工智能系统,并用于初始的设置/训练和日常的维护和调优。这是一项成熟的技术,应用于一系列广泛的企业应用领域,协助或执行自动决策。代表性厂商包括:Advanced Systems Concepts、Informatica、Maana、Pegasystems和UiPat。

  7. 深度学习平台:一种特殊类型的机器学习,包括拥有多个抽象层的人工神经网络。目前主要应用于由很庞大的数据集支持的模式识别和分类应用领域。代表性厂商包括:Deep Instinct、Ersatz Labs、Fluid AI、MathWorks、Peltarion、 Saffron Technology和Sentient Technologies。

  8. 生物特征识别技术:能够支持人类与机器之间更自然的交互,包括但不限于图像和触摸识别、语音和身体语言。目前主要应用于市场研究。代表性厂商包括:3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera和Tahzoo。

  9. 机器人流程自动化:使用脚本及其他方法,实现人类操作自动化,从而支持高效的业务流程。目前应用于人类执行任务或流程成本太高或效率太低的地方。代表性厂商包括:Advanced Systems Concepts、Automation Anywhere、Blue Prism、UiPath和WorkFusion。

  10. 文本分析和NLP:自然语言处理(NLP)使用和支持文本分析,为此它借助统计方法和机器学习方法,为理解句子结构及意义、情感和意图提供方便。目前应用于欺诈检测和安全、一系列广泛的自动化助理以及挖掘非结构化数据等领域。代表性厂商包括:Basis Technology、Coveo、Expert System、Indico、Knime、Lexalytics、Linguamatics、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd和Synapsify。

当然,如今公司企业可以从人工智能技术获得诸多好处,不过据弗雷斯特研究公司在去年进行的一项调查显示,采用人工智能方面也面临一些障碍,未打算投入于人工智能的公司表达了这些顾虑:

没有明确的商业理由

42%

不清楚人工智能可以用在什么地方

39%

缺乏所需的技能

33%

首先需要投入资金,以更新改造数据管理平台

29%

没有相应预算

23%

对于实施人工智能系统需要什么心里没底

19%

人工智能系统并没有得到验证

14%

没有合适的流程或治理

13%

人工智能尽是炒作,还没有落地

11%

自己没有所需的数据,或无法访问所需的数据

8%

不清楚人工智能是什么意思

3%

弗雷斯特研究公司得出结论,一旦企业克服了上述障碍,它们势必会得益于人工智能在面向客户的应用环境下加快转型,并编织成一个高度互联的企业信息网络。

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