福布斯評出2017年最熱門的10大AI技術(shù)
福布斯評出2017年最熱門的10大AI技術(shù)
據(jù)《福布斯》報道,人工智能市場正在快速發(fā)展。除了引發(fā)的討論和媒體的高度關(guān)注,以及不斷涌現(xiàn)的創(chuàng)業(yè)公司和試圖收購這些創(chuàng)業(yè)公司的互聯(lián)網(wǎng)巨頭之外,這一領(lǐng)域吸引的投資和企業(yè)使用也越來越多。
NarraTIve Science進行的調(diào)查顯示,去年38%的企業(yè)已經(jīng)在使用人工智能,而到2018年將增長至62%。Forrester Research則預(yù)計,2017年人工智能領(lǐng)域獲得的投資將同比增長超過300%。IDC估計,人工智能行業(yè)的規(guī)模將從2016年的80億美元增長至2020年的超過470億美元。
人工智能的概念包含多種技術(shù)和工具,一些出現(xiàn)的時間已經(jīng)很長,而另一些則剛剛出現(xiàn)。為了讓外界更好地了解當(dāng)前趨勢,F(xiàn)orrester發(fā)布了關(guān)于人工智能的TechRadar報告,對13種企業(yè)應(yīng)當(dāng)關(guān)注的人工智能技術(shù)進行了分析。
基于Forrester的分析,以下是《福布斯》列出的10大熱門人工智能技術(shù):
1.自然語言生成:利用計算機數(shù)據(jù)生成文本。目前被用在客戶服務(wù)、報告生成,以及商業(yè)情報信息總結(jié)等方面。范例供應(yīng)商:AtTIvio、Cambridge SemanTIcs、Digital Reasoning、Lucidworks、NarraTIve Science、SAS。
2.語音識別:聽寫人類語言,并將其轉(zhuǎn)換為對計算機應(yīng)用有用的形式。目前被用在互動語音響應(yīng)系統(tǒng)和移動應(yīng)用中。范例供應(yīng)商:NICE、Nuance Communications、OpenText、Verint Systems。
3.虛擬助手:用Forrester的話來說,這是“當(dāng)前媒體的寵兒”,其中既包括簡單的聊天機器人,也包括可以與人類聯(lián)網(wǎng)溝通的先進系統(tǒng)。目前被用在客戶服務(wù)和支持,以及智能家居管理工具中。范例供應(yīng)商:亞馬遜、蘋果、Artificial Solutions、Assist AI、Creative Virtual、谷歌(微博)、IBM、IPsoft、微軟、Satisfi。
4.機器學(xué)習(xí)平臺:提供算法、API(應(yīng)用程序接口)、開發(fā)和訓(xùn)練工具包、數(shù)據(jù),以及計算能力,從而設(shè)計、訓(xùn)練計算模型并將其發(fā)展成為應(yīng)用、流程和機器。目前被廣泛用于企業(yè)應(yīng)用,大部分都包含預(yù)測或分類功能。范例供應(yīng)商:亞馬遜、Fractal Analytics、谷歌、H2O.ai、微軟、SAS、Skytree。
5.經(jīng)過人工智能優(yōu)化的硬件:用于運行人工智能計算任務(wù)、經(jīng)過專門設(shè)計和架構(gòu)的GPU(圖形處理單元)和應(yīng)用。目前被用于改變深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。范例供應(yīng)商:Alluviate、Cray、谷歌、IBM、英特爾、英偉達。
6.決策管理:向人工智能系統(tǒng)插入規(guī)則和邏輯的引擎,可用于初始化設(shè)置/訓(xùn)練,以及持續(xù)的維護和優(yōu)化。這是一種成熟的技術(shù),被用于多種不同的企業(yè)應(yīng)用,輔助或進行自動化決策。范例供應(yīng)商:Advanced Systems Concepts、Informatica、Maana、Pegasystems、UiPath。
7.深度學(xué)習(xí)平臺:一種特殊形式的機器學(xué)習(xí)平臺,包含多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。目前主要被用于基于大數(shù)據(jù)集的模式識別和分類。范例供應(yīng)商:Deep Instinct、Ersatz Labs、Fluid AI、MathWorks、Peltarion、Saffron Technology、Sentient Technologies。
8.生物信息:賦能更多人機之間的自然互動,包括但不限于圖像和觸控識別、語音和身體語言。目前主要被用于市場研究。范例供應(yīng)商:3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera、Tahzoo。
9.機器處理自動化:使用腳本和其他方法實現(xiàn)人類操作的自動化,以支持更高效的商業(yè)流程。目前被用于某些人力成本高昂或低效的任務(wù)和流程。范例供應(yīng)商:Advanced Systems Concepts、Automation Anywhere、Blue Prism、UiPath、WorkFusion。
10.文本分析和自然語言處理:自然語言處理技術(shù)利用統(tǒng)計和機器學(xué)習(xí)方法去理解語句的結(jié)構(gòu)、含義、情緒和意圖。目前被用于欺詐探測和信息安全,多種自動化助手,以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挖掘。范例供應(yīng)商:Basis Technology、Coveo、Expert System、Indico、Knime、Lexalytics、Linguamatics、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd、Synapsify。
目前,人工智能可以給企業(yè)帶來許多幫助。但根據(jù)Forrester去年的調(diào)查,在不計劃投資人工智能的公司中,許多公司認(rèn)為,人工智能的普及存在障礙。
這些障礙包括:
1.沒有清晰定義的商業(yè)場景:42%
2.不清楚人工智能可以如何使用:39%
3.缺乏必要的技能:33%
4.需要首先投資,推動數(shù)據(jù)管理平臺的現(xiàn)代化:29%
5.缺乏預(yù)算:23%
6.不確定配置人工智能系統(tǒng)需要具備哪些元素:19%
7.人工智能系統(tǒng)尚未得到證明:14%
8.缺乏適當(dāng)?shù)牧鞒袒蚬芾矸椒ǎ?3%
9.人工智能只是噱頭,沒有實質(zhì)的東西:11%
10.不掌握,或是無法獲得所需的數(shù)據(jù):8%
11.不確定人工智能是什么:3%
Forrester認(rèn)為,在克服這些障礙之后,企業(yè)可以加速向以用戶為導(dǎo)向應(yīng)用的轉(zhuǎn)型,以及發(fā)展企業(yè)智能的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。
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