盘点：未来十种AI人工智能技术

自然语言生成（说、写）

AI人工智能说(或写)出正确的单词并且是连贯的顺序来传达一个明确且清晰的意思，而且还能很容易被听众(或读者)理解，对于一台以完全不同于人脑的方式处理信息的AI人工智能来说，它是非常困难的事情。

这个问题一直是自然语言生成(Natural Language Generation)领域多年来的关键点，并且一直在飞速发展。目前，在我们生活中也开始应用了，这一领域已经取得了长足的进步。现在最多且最成熟的是应用在客户服务中，还有生成数据报告和市场总结等规范化的场景中。

语音识别（听）

将人类的语音转换成适合计算机识别的语言。目前用于交互式语音应答系统和移动应用程序。每天越来越多的系统将人类语言的转录和转化为适合计算机的识别的语言。

提供语音识别服务的公司包括讯飞、NICE、OpenText和Verint。

机器学习的平台

现在，计算机也可以学习，而且它们可以非常智能！机器学习是计算机科学的一门学科，也是人工智能的一个分支。它的目标是开发允许计算机学习的技术。

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AI，机器学习平台每天都在获得越来越多的关注。

它们目前被用于各种商业活动中，主要用于预测或分类。专注于机器学习的公司包括亚马逊、分形分析、谷歌、H2O。人工智能、微软、SAS Skytree。

虚拟代理

不可否认的是，虚拟代理或者“聊天机器人”(或者简称“机器人”)，并且随着创新和技术的快速发展,正经历着巨大的复兴。

目前在客户服务和服务支持中应用，也被作为一个聪明的家庭管家。一些提供虚拟代理的公司包括亚马逊、苹果、各种智能音箱、谷歌、 IBM、IPsoft、微软等

决策管理

智能机器能够向人工智能系统引入规则和逻辑，并且可以用于初始的设置/训练、持续的维护和调优。

它被用于各种各样的企业应用程序中，帮助或执行自动化的决策。提供这一服务的公司有ASC, Informatica, Maana, Pegasystems, UiPath等

AI硬件优化

各大公司都在大力投资于机器学习和人工智能的硬件设计，以极大地加速下一代应用程序的开发。图形处理单元(GPU)和专门设计的设备，以高效地运行AI对应的计算工作。一些专注于人工优化的硬件的公司有:谷歌、IBM、英特尔、英伟达。

深度学习的平台

深度学习是机器学习中发展最快的领域,也是最大的趋势。一套人工神经网络有多级学习算法，并对应于不同的抽象层次。

深度学习的一些应用程序像自动语音识别、图像识别、光学字符识别、NLP，并且能够/分类/归类/预测的任何能被感知和数字化的实体。

深度学习平台的服务提供商和供应商有Deep Instinct、Ersatz Labs、、MathWorks、Peltarion、Saffron Technology、Sentient Technologies等

机器人过程自动化

由于脚本和算法可以模拟和自动化人工任务来支持企业流程，因此企业中过程自动化是可以实现。在特定的工作或任务中，雇佣人力成本太高或效率低下，都会应用机器人过程自动化。

我们需要记住，人工智能不是为了取代人类，而是为了补足人类的能力，并强化人类的才能。

专注于此的公司有ASD，Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, WorkFusion等。

文本分析和自然语言处理（NLP）

自然语言处理(NLP)与计算机和人类(自然)语言之间的交互有关。该技术利用文本分析技术，通过统计方法和机器学习，来理解句子的结构，以及它们的意义和意图。

它们还被用于巨量数据的自动化和应用程序提取非结构化数据。

这些技术的服务提供商和供应商有Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd and Synapsify。

生物统计学

这一技术组要用于人类身体结构、形态和行为等方面的识别、测量和分析。

它允许人类和机器之间更自然的互动，包括与触觉、图像、语言和身体语言识别相关的互动。

这项技术目前主要用于市场研究。技术的供应商有3VR、Affectiva、Agnitio、facebook、Synqera等。