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听说,精通这十项技术能在2019年成为人工智能界

文章作者:互联网创业 上传时间:2019-11-21

原标题:听说,精通这十项技术能在2019年成为人工智能界的老大!

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【本文是近日Grey Hawk A.I.公司在美国自媒体平台Medium上发表的一篇文章,文章预测了引领2019年人工智能行业的十大技术。】

01 自然语言生成(Natural Language Generation)

人工智能的最新进展在全球引发了激烈争论。

自然语言生成是人工智能的分支,研究如何将数据转化为文本,用于客户服务、报告生成以及市场概述。

人工智能使得科幻小说开始成为现实,许多人工智能产品正慢慢渗入到人们的家庭和工作生活中。这引起了人类对自身就业市场的担忧,甚至引发了人们对人工智能奇点危险性的恐慌,因为一旦机器人有了意识,就可能占领世界并摧毁人类。

02 语音识别(Speech Recognition)

虽然以上的担忧很有必要,但我们认为人工智能的重点不应该只放在家用电器上,或者放在工作流程的优化和自动化上。相反,人工智能让我们从根本上重新思考如何解决世界问题。

Siri就是一个典型的例子。

我们认为,以下十项技术将引领2019年的人工智能行业:

目前,通过语音应答交互系统和移动应用程序对人类语言进行转录的系统已多达数十万。

1、自然语言生成

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自然语言生成是人工智能的一个分支,它将数据转换为文本,使计算机能够以完美的准确度同用户交流。

03 虚拟助理(Virtual Agents)

该技术主要用于客户服务,利用其能够生成详细的市场报告。

虚拟助理是一种能与人类进行交互的计算机代理或程序,其中以聊天机器人最为着名。虚拟助理多用于客户服务和支持,并可以作为智能家居的管理者。

Attivio,Automated Insights,Cambridge Semantics,Digital Reasoning和Lucidworks等多家公司提供这项技术。

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2、语音识别

04 机器学习平台(Machine Learning Platforms)

Alexa只是能够理解人类语言的系统之一。现在越来越多的类似系统被推出,它们可以通过语音交互系统和移动应用程序转录人类语言。

机器学习是计算机科学和人工智能技术的分支,它能提升计算机的学习能力。

3、虚拟代理

通过提供算法、API、开发和训练工具包、数据、以及计算能力来设计、培训和部署模型到应用程序、流程和其他机器,广受企业青睐,用以解决预测和分类任务。

虚拟代理是计算机生成的人工智能虚拟角色(通常具有拟人外观),它们可以担任在线客服,与用户进行对话,回答用户的问题并执行某些操作。

Adext是世界上第一个也是唯一的观众管理工具,它将人工智能和机器学习应用于数字广告,以期将广告精准的投放给最符合产品定位的受众。

虚拟代理目前主要被用于客户服务和支持以及智能家居管理。

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提供虚拟代理的公司有亚马逊,Apple,Assist AI,Creative Virtual,Google,IBM,IPsoft,Microsoft和Satisfi。

05 人工智能硬件优化(AI-optimized Hardware)

4、机器学习平台

用于运行面向人工智能的计算任务,是经过专门设计和架构的GPU和CPU。

机器学习(ML)是计算机科学的一个分支学科,是人工智能的另一个分支。其目标是开发允许计算机自我学习的技术。

即将推出的基于人工智能优化的硅芯片,将直接嵌入到你的便携设备以及生活各处。

通过提供算法、API(应用程序编程接口)、开发和培训工具、大数据、应用程序和其他机器,机器学习平台每天都在获得越来越多的吸引力,其目前主要用于预测和分类。

06 决策管理(Decision Management)

销售机器学习平台的公司有Amazon,Fractal Analytics,Google,H2O.ai,Microsoft,SAS,Skytree和Adext。

智能机器能够向AI系统引入规则及逻辑,因此你可以利用它们进行初始化设置/训练,以及持续的维护和优化。

5、AI优化硬件

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AI技术可以帮助优化硬件。

决策管理在多类企业应用中得以实现,它能协助或者进行自动决策,实现企业收益最大化。

其工作原理是,通过专门设计和构造的新图形和中央处理单元和处理设备来执行面向AI的任务。

07 深度学习平台(Deep Learning Platforms)

这种新技术即将出现并将被广泛接受,它可以直接插入便携式设备中。

深度学习平台是机器学习的一种特殊形式,它包含多层的人工神经网络,能够模拟人类大脑,处理数据并创建决策模式。目前主要被用于基于大数据集的模式识别和分类。

Alluviate,Cray,Google,IBM,Intel和Nvidia都拥有这项技术。

08 生物信息(Biometrics)

6、决策管理

这项技术能够识别、测量、分析人类行为以及身体的物理结构和形态。

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智能机器能够为人工智能系统引入规则和逻辑,因此人们可以使用它们进行初始设置/培训、持续维护和调优。

它能赋予人类和机器之间更多的自然交互能力,包括但不仅限于图像、触控识别和身体语言识别,目前被广泛用于市场研究领域。

决策管理已经被整合到各种企业的应用程序中,以协助和执行自动化决策,使企业的业务尽可能盈利。

09 机器处理自动化(Robotic Processes Automation)

可以通过访问Advanced Systems Concepts,Informatica,Maana,Pegasystems和UiPath这些公司获取该技术。

机器处理自动化使用脚本和其它方法实现人类操作的自动化,以支持更高效的商业流程。

7、深度学习平台

目前被用于人力成本高昂或效率较低的任务和流程。

深度学习平台使用的是一种特殊的机器学习技术,它模仿的是人的大脑,具有各种抽象的人工神经脉络,可以处理数据并创建决策模式。

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它目前主要用于识别模式、对仅与大规模数据集兼容的应用程序进行分类。

机器处理自动化能将人类的才能最大化的展示出来,并且让职工更加具有创造性和战略性,对公司的发展至关重要。

Deep Instinct,Ersatz Labs,Fluid AI,MathWorks,Peltarion,Saffron Technology和Sentient Technologies都有值得探索的深度学习平台。

10 文本分析和自然语言处理

8、生物识别技术

Text Analytics and Natural Language Processing)

该技术可以识别、测量和分析人类行为和人类身体的结构和形态。例如,在审讯过程中,可以使用这样的系统来检测嫌疑人是否在撒谎。除了监测心率、呼吸和血压,生物识别“测谎仪”能做的还有很多。

文本分析和自然语言处理利用统计和机器学习方法理解句子的结构、含义、情绪和意图,广泛应用于欺诈探测和信息安全等领域,同时还可用于非结构化数据的挖掘。

9、图像识别

11 数字孪生/AI建模(Digital Twin/AI Modeling)

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数字孪生是一种软件架构,搭建起物理系统和数字世界的桥梁。

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