預測：2019年將爆發的10項人工智慧技術！
預測：2019將爆發的10項人工智慧技術！
1.自然語言生成
自然語言生成是一個AI子學科，它將數據轉換為文本，使計算機能夠以完美的準確度交流思想。
它用于客戶服務以生成報告和市場摘要，比如國外的Automated Insights，Cambridge Semantics等公司，就在使用這一技術。
2.語音識別
Siri只是能夠理解你的系統之一。每天，越來越多的系統被創建，可以轉錄人類語言，通過語音響應交互系統和移動應用程序達到數十萬。
3.虛擬智能助理
虛擬助理只不過是能夠與人交互的計算機代理或程序。這種技術最常見的例子是聊天機器人。
虛擬助理目前正用于客戶服務和支持以及智能家居管理。一些提供虛擬智能助理的公司包括亞馬遜，Apple，Google，Microsoft等等
4.機器學習平臺
如今，計算機也可以輕松學習，而且它們非常聰明！機器學習（ML）是計算機科學的一個分支學科，是人工智慧的一個分支。 其目標是開發允許計算機學習的技術。
通過提供算法，API（應用程序編程接口），開發和培訓工具，大數據，應用程序和其他機器，ML平臺每天都在獲得越來越多的牽引力。它們目前主要用于預測和分類。
5. AI優化硬件
AI技術使硬件更加友好。怎么樣？
通過專門設計和構造的新圖形和中央處理單元和處理設備來執行面向AI的任務。如果您還沒有看到它們，那么即將出現并廣泛接受可以直接插入便攜式設備和其他地方的AI優化硅芯片。
6.決策管理
智能機器能夠為AI系統引入規則和邏輯，因此您可以將它們用于初始設置/培訓，持續維護和調整。決策管理已經整合到各種企業應用程序中，以協助和執行自動化決策，使您的業務盡可能盈利。
7.深度學習平臺
深度學習平臺使用獨特的ML形式，其中涉及具有各種抽象層的人工神經回路，這些抽象層可以模仿人類大腦，處理數據并創建決策模式。它目前主要用于識別模式并對僅與大規模數據集兼容的應用程序進行分類。
8.生物識別技術
該技術可以識別，測量和分析人體行為和身體結構和形態的物理方面。它允許人與機器之間更自然的交互，包括與觸摸，圖像，語音和肢體語言識別相關的交互，并且在市場研究領域中是很重要的。
9.機器人過程自動化
機器人流程自動化使用模擬和自動化人工任務的腳本和方法來支持企業流程。對于為特定工作或任務雇用人員過于昂貴或低效的情況，它尤其有用。
一個很好的例子是Adext AI，這是一個使用AI自動化數字廣告流程的平臺，可以幫助企業節省大量時間，完成機械和重復性任務。
10.文本分析和NLP（自然語言處理）
該技術使用文本分析通過統計方法和ML來理解句子的結構，以及它們的意義和意圖。文本分析和NLP目前正用于安全系統和欺詐檢測。它們也被大量自動化助理和應用程序用于提取非結構化數據。
補充：人工智慧的實踐模型
谷歌曾經在2017年發布過一個AI開源DIY項目——AIY Projects。其目的也就是想降低AI的學習門檻，讓人工智慧更加平民化、普及化。同時，谷歌為推廣AI技術，還發布了相關的AI硬件產品。其中，AIY視覺套件——AIY Vision Kit，可以處理圖像識別和計算機視覺, 支持離線識別上千種常見物體（動物、植物）以及人臉、面部表情等。
值得一提是，這個紙盒的核心，是一塊叫Vision Bonnet的電路板，采用的是英特爾 Movidius MA2450 芯片。 原來這種低功率視覺處理單元，能夠運行神經網絡模型來識別物體。
1.自然語言生成
自然語言生成是一個AI子學科，它將數據轉換為文本，使計算機能夠以完美的準確度交流思想。
它用于客戶服務以生成報告和市場摘要，比如國外的Automated Insights，Cambridge Semantics等公司，就在使用這一技術。
2.語音識別
Siri只是能夠理解你的系統之一。每天，越來越多的系統被創建，可以轉錄人類語言，通過語音響應交互系統和移動應用程序達到數十萬。
3.虛擬智能助理
虛擬助理只不過是能夠與人交互的計算機代理或程序。這種技術最常見的例子是聊天機器人。
虛擬助理目前正用于客戶服務和支持以及智能家居管理。一些提供虛擬智能助理的公司包括亞馬遜，Apple，Google，Microsoft等等
4.機器學習平臺
如今，計算機也可以輕松學習，而且它們非常聰明！機器學習（ML）是計算機科學的一個分支學科，是人工智慧的一個分支。 其目標是開發允許計算機學習的技術。
通過提供算法，API（應用程序編程接口），開發和培訓工具，大數據，應用程序和其他機器，ML平臺每天都在獲得越來越多的牽引力。它們目前主要用于預測和分類。
5. AI優化硬件
AI技術使硬件更加友好。怎么樣？
通過專門設計和構造的新圖形和中央處理單元和處理設備來執行面向AI的任務。如果您還沒有看到它們，那么即將出現并廣泛接受可以直接插入便攜式設備和其他地方的AI優化硅芯片。
6.決策管理
智能機器能夠為AI系統引入規則和邏輯，因此您可以將它們用于初始設置/培訓，持續維護和調整。決策管理已經整合到各種企業應用程序中，以協助和執行自動化決策，使您的業務盡可能盈利。
7.深度學習平臺
深度學習平臺使用獨特的ML形式，其中涉及具有各種抽象層的人工神經回路，這些抽象層可以模仿人類大腦，處理數據并創建決策模式。它目前主要用于識別模式并對僅與大規模數據集兼容的應用程序進行分類。
8.生物識別技術
該技術可以識別，測量和分析人體行為和身體結構和形態的物理方面。它允許人與機器之間更自然的交互，包括與觸摸，圖像，語音和肢體語言識別相關的交互，并且在市場研究領域中是很重要的。
9.機器人過程自動化
機器人流程自動化使用模擬和自動化人工任務的腳本和方法來支持企業流程。對于為特定工作或任務雇用人員過于昂貴或低效的情況，它尤其有用。
一個很好的例子是Adext AI，這是一個使用AI自動化數字廣告流程的平臺，可以幫助企業節省大量時間，完成機械和重復性任務。
10.文本分析和NLP（自然語言處理）
該技術使用文本分析通過統計方法和ML來理解句子的結構，以及它們的意義和意圖。文本分析和NLP目前正用于安全系統和欺詐檢測。它們也被大量自動化助理和應用程序用于提取非結構化數據。
補充：人工智慧的實踐模型
谷歌曾經在2017年發布過一個AI開源DIY項目——AIY Projects。其目的也就是想降低AI的學習門檻，讓人工智慧更加平民化、普及化。同時，谷歌為推廣AI技術，還發布了相關的AI硬件產品。其中，AIY視覺套件——AIY Vision Kit，可以處理圖像識別和計算機視覺, 支持離線識別上千種常見物體（動物、植物）以及人臉、面部表情等。
值得一提是，這個紙盒的核心，是一塊叫Vision Bonnet的電路板，采用的是英特爾 Movidius MA2450 芯片。 原來這種低功率視覺處理單元，能夠運行神經網絡模型來識別物體。