人工智能技术科普和最热门的人工智能技术
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。
但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维,等等问题。
人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。
因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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