據(jù)《福布斯》報道，人工智能市場正在快速發(fā)展。除了引發(fā)的討論和媒體的高度關(guān)注，以及不斷涌現(xiàn)的創(chuàng)業(yè)公司和試圖收購這些創(chuàng)業(yè)公司的互聯(lián)網(wǎng)巨頭之外，這一領(lǐng)域吸引的投資和企業(yè)使用也越來越多。
NarraTIve Science進(jìn)行的調(diào)查顯示，去年38%的企業(yè)已經(jīng)在使用人工智能，而到2018年將增長至62%。Forrester Research則預(yù)計，2017年人工智能領(lǐng)域獲得的投資將同比增長超過300%。IDC估計，人工智能行業(yè)的規(guī)模將從2016年的80億美元增長至2020年的超過470億美元。
人工智能的概念包含多種技術(shù)和工具，一些出現(xiàn)的時間已經(jīng)很長，而另一些則剛剛出現(xiàn)。為了讓外界更好地了解當(dāng)前趨勢，F(xiàn)orrester發(fā)布了關(guān)于人工智能的TechRadar報告，對13種企業(yè)應(yīng)當(dāng)關(guān)注的人工智能技術(shù)進(jìn)行了分析。
基于Forrester的分析，以下是《福布斯》列出的10大熱門人工智能技術(shù)：
1.自然語言生成：利用計算機數(shù)據(jù)生成文本。目前被用在客戶服務(wù)、報告生成，以及商業(yè)情報信息總結(jié)等方面。范例供應(yīng)商：AtTIvio、Cambridge SemanTIcs、Digital Reasoning、Lucidworks、NarraTIve Science、SAS。
2.語音識別：聽寫人類語言，并將其轉(zhuǎn)換為對計算機應(yīng)用有用的形式。目前被用在互動語音響應(yīng)系統(tǒng)和移動應(yīng)用中。范例供應(yīng)商：NICE、Nuance Communications、OpenText、Verint Systems。
3.虛擬助手：用Forrester的話來說，這是“當(dāng)前媒體的寵兒”，其中既包括簡單的聊天機器人，也包括可以與人類聯(lián)網(wǎng)溝通的先進(jìn)系統(tǒng)。目前被用在客戶服務(wù)和支持，以及智能家居管理工具中。范例供應(yīng)商：亞馬遜、蘋果、Artificial Solutions、Assist AI、Creative Virtual、谷歌（微博）、IBM、IPsoft、微軟、Satisfi。
4.機器學(xué)習(xí)平臺：提供算法、API（應(yīng)用程序接口）、開發(fā)和訓(xùn)練工具包、數(shù)據(jù)，以及計算能力，從而設(shè)計、訓(xùn)練計算模型并將其發(fā)展成為應(yīng)用、流程和機器。目前被廣泛用于企業(yè)應(yīng)用，大部分都包含預(yù)測或分類功能。范例供應(yīng)商：亞馬遜、Fractal Analytics、谷歌、H2O.ai、微軟、SAS、Skytree。
5.經(jīng)過人工智能優(yōu)化的硬件：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。目前被用于改變深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。范例供應(yīng)商：Alluviate、Cray、谷歌、IBM、英特爾、英偉達(dá)。
6.決策管理：向人工智能系統(tǒng)插入規(guī)則和邏輯的引擎，可用于初始化設(shè)置/訓(xùn)練，以及持續(xù)的維護(hù)和優(yōu)化。這是一種成熟的技術(shù)，被用于多種不同的企業(yè)應(yīng)用，輔助或進(jìn)行自動化決策。范例供應(yīng)商：Advanced Systems Concepts、Informatica、Maana、Pegasystems、UiPath。
7.深度學(xué)習(xí)平臺：一種特殊形式的機器學(xué)習(xí)平臺，包含多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。目前主要被用于基于大數(shù)據(jù)集的模式識別和分類。范例供應(yīng)商：Deep Instinct、Ersatz Labs、Fluid AI、MathWorks、Peltarion、Saffron Technology、Sentient Technologies。
8.生物信息：賦能更多人機之間的自然互動，包括但不限于圖像和觸控識別、語音和身體語言。目前主要被用于市場研究。范例供應(yīng)商：3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera、Tahzoo。
9.機器處理自動化：使用腳本和其他方法實現(xiàn)人類操作的自動化，以支持更高效的商業(yè)流程。目前被用于某些人力成本高昂或低效的任務(wù)和流程。范例供應(yīng)商：Advanced Systems Concepts、Automation Anywhere、Blue Prism、UiPath、WorkFusion。
10.文本分析和自然語言處理：自然語言處理技術(shù)利用統(tǒng)計和機器學(xué)習(xí)方法去理解語句的結(jié)構(gòu)、含義、情緒和意圖。目前被用于欺詐探測和信息安全，多種自動化助手，以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挖掘。范例供應(yīng)商：Basis Technology、Coveo、Expert System、Indico、Knime、Lexalytics、Linguamatics、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd、Synapsify。
目前，人工智能可以給企業(yè)帶來許多幫助。但根據(jù)Forrester去年的調(diào)查，在不計劃投資人工智能的公司中，許多公司認(rèn)為，人工智能的普及存在障礙。
這些障礙包括：1.沒有清晰定義的商業(yè)場景：42%
2.不清楚人工智能可以如何使用：39%
3.缺乏必要的技能：33%
4.需要首先投資，推動數(shù)據(jù)管理平臺的現(xiàn)代化：29%
5.缺乏預(yù)算：23%
6.不確定配置人工智能系統(tǒng)需要具備哪些元素：19%
7.人工智能系統(tǒng)尚未得到證明：14%
8.缺乏適當(dāng)?shù)牧鞒袒蚬芾矸椒ǎ?3%
9.人工智能只是噱頭，沒有實質(zhì)的東西：11%
10.不掌握，或是無法獲得所需的數(shù)據(jù)：8%
11.不確定人工智能是什么：3%
Forrester認(rèn)為，在克服這些障礙之后，企業(yè)可以加速向以用戶為導(dǎo)向應(yīng)用的轉(zhuǎn)型，以及發(fā)展企業(yè)智能的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。
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