业界 | 福布斯评出最热门的 10 大 AI 技术,以及面临的问题

AI科技评论按:Narrative Science 调查显示,去年已有 38% 的企业开始使用人工智能,而到 2018 年将增长至 62%。Forrester Research 预计,2017 年 AI 领域获得的投资将同比增长超过 300%。而 IDC 估计,人工智能产业规模将从 2016 年的 80 亿美元,到 2020 年将增长至 470 亿美元。

为了让人们更好地了解当前的 AI 趋势,Forrester 发布关于人工智能的 TechRadar 报告,对 13 种企业应当关注的 AI 技术进行分析。

基于 Forrester 的分析,《福布斯》经过挑选后列出 10 项最热门的 AI 技术:

1、自然语言生成

利用计算机数据产生文本。目前用于客服、报告生成和提取商业情报和洞见。示例供应商:Attivio,Automated Insights,CambridgeSemantics,Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop。

2、语音识别

将人类语音转录和转换为对计算机应用可用的格式。目前用于交互式语音响应系统和移动应用。示例供应商:NICE,Nuance Communications,OpenText,Verint Systems。

3、 虚拟助理

Forrester 形容虚拟助理是“媒体的宠儿”。虚拟助理包括简单的聊天机器人到高级的、能与人交互的系统。目前用于客服支持和智能家居当中。示例供应商:Amazon,Apple,Artificial Solutions,Assist AI,Creative Virtual,Google,IBM,IPsoft,Microsoft,Satisfi。

4、 机器学习平台

提供算法、API、开发和训练工具包、数据以及计算能力,用于在应用、处理和其他机器中设计、训练和部署模型。目前的大量的企业应用中得到试用,大部分涉及“预测或者分类”。示例供应商:Amazon,Fractal Analytics,Google,H2O.ai,Microsoft,SAS,Skytree。

5、底层 AI 硬件

用于运行人工智能计算任务、经过专门设计和架构的GPU(图形处理单元)和应用。目前主要在深度学习中发挥了巨大作用。示例供应商:Alluviate, Cray,Google, IBM,Intel,Nvidia。

6、决策管理

将规则和逻辑嵌入到 AI 系统中的引擎,用于初始化设置、训练和过程中的维护和调参。这是一项成熟的技术,被广泛地用于企业应用,帮助或者执行自动决策。示例供应商:Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems, UiPath。

7、 深度学习平台

一个专有的机器学习平台,由多层的人工神经网络组成。目前主要用于基于大数据集的模式识别和分类应用。示例供应商:Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI,MathWorks, Peltarion, Saffron Technology, Sentient Technologies。

8、生物感知

让人和机器之间的自然交互,包括但不限于图像和触控识别、语音和身体语言。示例供应商:3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera, Tahzoo。

9、机器人自动化

使用脚本和其他方法,将人类劳动自动化,以支持高效的业务流程。目前主要用于人类资本昂贵或者效率低下的情境中。示例供应商:Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, WorkFusion。

10、文本分析和自然语言处理

自然语言处理基于数据和机器学习方法,提高对句子结构、含义、情感和意图的理解,来使用和支持文本分析。目前主要用于欺诈侦探和安全、多功能虚拟助理以及非结构化数据挖掘。示例供应商:Basis Technology, Coveo, Expert System,Indico,Knime,Lexalytics,Linguamatics,Mindbreeze,Sinequa,Stratifyd, Synapsify。

当下 AI 技术确实能为企业带来商业价值,但根据 Forrester 去年进行的调查结果显示,那些还没有采用 AI 技术的公司表示,采用 AI 技术还存在以下障碍:

没有清晰的商业应用场景:42%

不清楚 AI 可以用来干什么:39%

缺乏应用 AI 的技能:33%

应用 AI 之前,需要先推动自家数据管理平台的现代化:29%

缺少预算:23%

不确定配置人工智能系统需要具备哪些元素:19%

人工智能系统效果尚未得到有效证明:14%

缺乏适当的流程或管理方法:13%

AI 噱头大于实际重要性:11%

无法获得所需需要的高质量数据:8%

不确定人工智能是什么:3%

Forrester 调查认为,一旦企业克服了这些障碍,即可在一定程度上加速企业转型,同时推动企业智能化发展。

Via Forbes

原文发布于微信公众号 - AI科技评论(aitechtalk)

原文发表时间:2017-01-28

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