十大热门AI技术，你知多少？

AI技术市场方兴未艾。它的火热，已经不是炒作或媒体关注能涵盖的了。不知有多少初创公司的起步源于AI技术，互联网巨头们更是争相收购业绩出色的技术公司，在AI上的投资和技术应用也有显著的增长。

Narrative Science去年的一项调查发现，38%的企业已经在使用AI技术，并预计到2018年将增长至62%。Forrester Research预测，2017年AI投资将比2016年增长逾300%。IDC估计，AI市场将从2016年的80亿美元增长到2020年的470亿美元。

“Artificial Intelligence”一词诞生于1955年，是用来描述计算机科学领域的一门新兴分门学科，其中包括众多系列技术和工具，有些是经过时间检验了的，有些则是新近发明的。为了帮助理解哪些是热门技术，哪些又被排除在外，Forrester今年发布了一份关于AI的技术雷达报告（主要面向应用程序开发专业人员），这份针对13家技术企业的详细报告认为还是要采用支持人类决策的技术。

根据Forrester的分析

目前有十种最为热门的AI技术

1

自然语言生成

从计算机数据生成文本。目前用于客户服务、报告生成，或总结商业智能洞察力。供应商：Attivio,、Automated Insights、Cambridge Semantics、Digital Reasoning、Lucidworks、Narrative Science、SAS、Yseop。

2

语音识别

将人类语音转换成有用的计算机应用程序。目前用于交互式语音响应系统和移动应用。供应商：NICE、Nuance Communications、vbOpenText、Verint Systems。

3

虚拟代理

据Forrester称，这项技术是“媒体当前的宠儿”。从简单的聊天机器人到可以与人类友好互动的高级系统。目前在客户服务和支持岗位适用，还能将其视为一个聪明的家庭管家。供应商：亚马逊、苹果、Artificial Solutions、Assist AI、Creative Virtual、谷歌、IBM、IPsoft、微软、Satisfi。

4

机器学习平台

提供算法、api、开发和培训工具包、数据，以及计算能力来设计、培训和部署模型到应用程序、流程和其他机器上。目前广泛应用于企业应用，主要涉及预测或分类。供应商：亚马逊、Fractal Analytics、谷歌、H2O.ai、微软、SAS、Skytree。

5

ai-优化硬件

图形处理单元（GPU）和专门设计和架构的设备，以有效地运行面向对象的计算工作。目前主要是在深度学习应用方面有所不同。供应商：Alluviate、Cray、谷歌、IBM、英特尔、英伟达。

6

决策管理

将规则和逻辑插入人工智能系统的引擎，用于初始设置/培训和持续的维护和调优。一个成熟的技术，它被广泛应用于各种企业应用，协助或执行自动化决策。供应商：Advanced Systems Concepts、Informatica、Maana、Pegasystems、UiPath。

7

深度学习平台

一种特殊类型的机器学习，由具有多个抽象层的人工神经网络组成。目前主要用于模式识别和分类应用，能够支持庞大的数据集。供应商：Deep Instinct、Ersatz Labs、Fluid AI、MathWorks、Peltarion、Saffron Technology、Sentient Technologies。

8

生物识别技术

使人类和机器之间能够进行更多的自然互动，包括但不限于图像和触摸识别、语言和肢体语言。目前主要用于市场研究。供应商：3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera、Tahzoo。

9

机器人过程自动化

使用脚本和其他方法来自动化人类活动，以支持高效的业务流程。目前用于执行任务或过程的成本太高或效率太低。供应商：Advanced Systems Concepts、Automation Anywhere、Blue Prism、UiPath、WorkFusion。

10

文本分析和NLP

自然语言处理(NLP)使用和支持文本分析，通过统计和机器学习方法促进对句子结构和意义、情绪和意图的理解。目前用于欺诈检测和安全，广泛的自动化助理，以及用于挖掘非结构化数据的应用程序。供应商：Basis Technology、Coveo、Expert System、Indico、Knime、Lexalytics、Linguamatics、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd、Synapsify。

如今，AI技术已带来可观的商业利益，但根据Forrester去年进行的一项调查表示，有些公司原本没有打算计划投资AI技术，但面临着无处不在的AI技术应用的挑战时却有些无所适从。

Forrester总结道，一旦企业克服了这些障碍，就能从AI驱动加速转型中获益，并发展成为一个相互关联的企业智能网。

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