福布斯評出最熱門的 10 大 AI 技術(shù)，以及面臨的問題

本文作者：老王

2017-01-28 10:42

導(dǎo)語：基于 Forrester 的分析，《福布斯》列出的 10 項最熱門的 AI 技術(shù)。

雷鋒網(wǎng)按：Narrative Science 調(diào)查顯示，去年已有 38% 的企業(yè)開始使用人工智能，而到 2018 年將增長至 62%。Forrester Research 預(yù)計，2017 年 AI 領(lǐng)域獲得的投資將同比增長超過 300%。而 IDC 估計，人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將從 2016 年的 80 億美元，到 2020 年將增長至 470 億美元。

為了讓人們更好地了解當(dāng)前的 AI 趨勢，F(xiàn)orrester 發(fā)布關(guān)于人工智能的 TechRadar 報告，對 13 種企業(yè)應(yīng)當(dāng)關(guān)注的 AI 技術(shù)進行分析。

基于 Forrester 的分析，《福布斯》經(jīng)過挑選后列出 10 項最熱門的 AI 技術(shù)：

1、自然語言生成

利用計算機數(shù)據(jù)產(chǎn)生文本。目前用于客服、報告生成和提取商業(yè)情報和洞見。示例供應(yīng)商：Attivio，Automated Insights,CambridgeSemantics,Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop。

2、語音識別

將人類語音轉(zhuǎn)錄和轉(zhuǎn)換為對計算機應(yīng)用可用的格式。目前用于交互式語音響應(yīng)系統(tǒng)和移動應(yīng)用。示例供應(yīng)商：NICE,Nuance Communications,OpenText,Verint Systems。

3、虛擬助理

Forrester 形容虛擬助理是“媒體的寵兒”。虛擬助理包括簡單的聊天機器人到高級的、能與人交互的系統(tǒng)。目前用于客服支持和智能家居當(dāng)中。示例供應(yīng)商：Amazon，Apple，Artificial Solutions，Assist AI，Creative Virtual，Google，IBM，IPsoft，Microsoft，Satisfi。

4、機器學(xué)習(xí)平臺

提供算法、API、開發(fā)和訓(xùn)練工具包、數(shù)據(jù)以及計算能力，用于在應(yīng)用、處理和其他機器中設(shè)計、訓(xùn)練和部署模型。目前的大量的企業(yè)應(yīng)用中得到試用，大部分涉及“預(yù)測或者分類”。示例供應(yīng)商：Amazon，F(xiàn)ractal Analytics，Google，H2O.ai，Microsoft，SAS，Skytree。

5、底層 AI 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。目前主要在深度學(xué)習(xí)中發(fā)揮了巨大作用。示例供應(yīng)商：Alluviate, Cray，Google， IBM，Intel，Nvidia。

6、決策管理

將規(guī)則和邏輯嵌入到 AI 系統(tǒng)中的引擎，用于初始化設(shè)置、訓(xùn)練和過程中的維護和調(diào)參。這是一項成熟的技術(shù)，被廣泛地用于企業(yè)應(yīng)用，幫助或者執(zhí)行自動決策。示例供應(yīng)商：Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems, UiPath。

7、深度學(xué)習(xí)平臺

一個專有的機器學(xué)習(xí)平臺，由多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。目前主要用于基于大數(shù)據(jù)集的模式識別和分類應(yīng)用。示例供應(yīng)商：Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI,MathWorks, Peltarion, Saffron Technology, Sentient Technologies。

8、生物感知

讓人和機器之間的自然交互，包括但不限于圖像和觸控識別、語音和身體語言。示例供應(yīng)商：3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera, Tahzoo。

9、機器人自動化

使用腳本和其他方法，將人類勞動自動化，以支持高效的業(yè)務(wù)流程。目前主要用于人類資本昂貴或者效率低下的情境中。示例供應(yīng)商：Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, WorkFusion。

10、文本分析和自然語言處理

自然語言處理基于數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)方法，提高對句子結(jié)構(gòu)、含義、情感和意圖的理解，來使用和支持文本分析。目前主要用于欺詐偵探和安全、多功能虛擬助理以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘。示例供應(yīng)商：Basis Technology, Coveo, Expert System,Indico,Knime,Lexalytics,Linguamatics,Mindbreeze,Sinequa,Stratifyd, Synapsify。

當(dāng)下 AI 技術(shù)確實能為企業(yè)帶來商業(yè)價值，但根據(jù) Forrester 去年進行的調(diào)查結(jié)果顯示，那些還沒有采用 AI 技術(shù)的公司表示，采用 AI 技術(shù)還存在以下障礙：

沒有清晰的商業(yè)應(yīng)用場景：42%

不清楚 AI 可以用來干什么：39%

缺乏應(yīng)用 AI 的技能：33%

應(yīng)用 AI 之前，需要先推動自家數(shù)據(jù)管理平臺的現(xiàn)代化：29%

缺少預(yù)算：23%

不確定配置人工智能系統(tǒng)需要具備哪些元素：19%

人工智能系統(tǒng)效果尚未得到有效證明：14%

缺乏適當(dāng)?shù)牧鞒袒蚬芾矸椒ǎ?3%

AI 噱頭大于實際重要性：11%

無法獲得所需需要的高質(zhì)量數(shù)據(jù)：8%

不確定人工智能是什么：3%