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来源：DZone 编译：Kathy
人工智能正越来越多的渗透入人们的生活，改变人们的生活，从自然语言生成到语音识别、从医疗诊断到商业决策，AI逐渐开始显露出巨大的优势，并且它的脚步不会停止。
1. 自然语言生成（NLG）
自然语言生成是人工智能的一个子学科，它可以将海量的数据转换成人类可读的文本，通过这样的方式实现与人类的交流。目前主要的应用是为客户提供报告生成和市场摘要等服务。通过对数据的分析、挖掘理解，从数据中抽取出有效的信息并总结成文本输出。优秀的AI还能实现自动排版和美化，做到可读性与优良的可视化效果。
目前该技术主要由Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, and Yseop等公司提供。
2. 语音识别
提到语音识别，人们第一时间会想到手机里的Siri。你可以直接通过语音告诉它你的想法、需求或者任何其他的东西。通过机器学习算法，它可以将声音序列转化为对应的词语并进行理解，随后给出响应。支撑它最核心的功能就是准确的识别你发出的声音所表达的意思。当然除了Siri还有很多很多的语音识别系统。每天，都有更多的系统都被创造出来，它们可以通过声音识别人类语言，通过语音响应交互系统和移动应用程序服务于成千上万的 人。
目前提供语音识别服务的公司包括NICE, Nuance Communications, OpenText 和Verint Systems。
3 . 虚拟助理
虚拟助理就是能够与人类交互的计算机助理或程序。这种技术最常见的例子是聊天机器人。你可以向他们查询天气、餐馆、服务，甚至可以请它们帮忙预订酒店、机票或者是演出的门票，并为你计划好日程。
想象一下，早上起来你告诉你的虚拟助理明天要去广州出差，任务结束后想去见见住在深圳的朋友，吃个饭看看电影。它就能帮帮你查好明天的机票、规划好路线行程所用的时间，并预定好出租车。同时还会根据你的喜好和网上信息定好深圳的餐馆，并给你的朋友发去定位，随后寻找一家最适合的电影院来部大片度过一个美妙的夜晚。
除此之外、虚拟助理目前正被用于智能家居管理，它可以接入室内的智能设备，只需你一个指令、就能为你开灯、把电视放到喜欢的台，热好牛奶。
提供虚拟助理服务的公司包括供Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft, and Satisfy
4. 机器学习平台
机器学习(Machine Learning ML)是计算机科学的一个分支学科，也是人工智能的一个分支。它的目标是开发出让计算机能够自己学习的技术。但今天一般的机器学习已经不需要开发人员自己费力耗时的研究编程、有很多的机器学习平台提供了从算法到应用的一系列工具，包括APIs、开发和培训 工具 、大数据、应用程序甚至运行算法的基础设施云服务。
今天机器学习平台正获得越来越多的注意力，企业和个人都可以接入使用。无需特别深厚的学术功底和技术能力，只需要自己的数据就可以实现机器学习应用。甚至，有的平台还提供数据标注服务。
一些销售ML平台的公司包括Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree, and Adext。值得一提的是Adext AI是世界上第一个观众管理工具，它将真正的AI和机器学习应用于数字广告，为每一个广告找到可能带来潜在收益的观众或群体。
另外深度学习平台是机器学习重要的部分。深度学习包括具有各种抽象层的人工神经回路，这些抽象层可以模拟人脑，处理数据并创建决策模式。它目前主要用于识别模式和分类的应用程序，包括了计算机视觉、自然语言处理、语音处理等非常广泛的应用。
除了互联网巨头外，很多初创公司和独角兽都提供了自己对于深度学习独到的解决方案。Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology 和Sentient Technologies都有值得探索的深层学习技术。
5 . 人工智能优化硬件
人工智能使得硬件更加友好。怎样做到的？现在通过专门为执行人工智能的任务而设计和构造的新图形和中央处理单元和处理设备。除了GPU用于加速神经网络和并行计算外，一系列专用芯片也如雨后春笋般出现，像神经计算棒、自动驾驶芯片和健康管理芯片等ASIC逐渐走入了我们的生活，支撑着低成本、高性能、低功耗的产品。这些芯片可以直接插入你的便携式设备和其他地方。
目前Alleviate, Cray, Google, IBM, Intel, and Nvidia等公司都在致力于开发下一代为人工智能优化的硬件产品。
6. 生物测定学
这项技术可以识别、测量和分析人类行为以及身体结构和形态的物理特性。比如人体步态、行为分析、特征点检测、声纹、虹膜、指纹甚至签名笔迹等等生物特征都可以利用人工智能进行识别。利用深度学习的强大能力，将人体特征进行量化准确的测定。它令人类和机器之间更自然的互动，包括与触摸、图像、语音和肢体语言识别相关的互动，在市场研究领域中占有重要地位。
3VR、factiva、Agnitio、FaceFirst、sensor、Synqera和Tahzoo都是致力于开发这一领域的生物测定公司。
7. 自动化机器人
自动化机器人使用模拟和自动化人工任务的脚本和方法来完成工作流程。当雇用人从事特定工作或任务过于昂贵或效率低下时，自动化机器人就特别有用。一个很好的例子是Adext AI，这是一个使用AI来自动化处理数字广告流程的平台，它将企业从数小时的机械和重复性任务中解脱出来。
除此之外，包括市场营销、文本处理、以及一切重复性、规则性的劳动都可以被自动化机器人取代。这样可以最大限度地利用人力资源，让员工进入到更具战略性和创造性的岗位，使员工的工作能真正影响公司的发展。（注：这里的机器人除了传统工业机器人外，很大程度上指的是自动化处理程序）
Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, and WorkFusion也是拥有自动化机器人技术的公司。
8 ．文本分析和自然语言处理（NLP）
这项技术通过统计方法和ML来进行文本分析，理解句子的结构，以及它们的含义和意图。
其中NLP主要用于分词词性标注、命名实体、情感分析、文本分类等等，而结合文本分析可以实现智能审核、智能采编、自动问答，以及文本的自动生成、知识图谱等等，同时还被用于安全系统和欺诈检测。大量自动助理和应用程序也在使用它们来提取非结构化数据。比如医疗机构病历电子化和合同的法律合规等都是他们的应用范围。
这些技术的一些服务提供商和供应商包括Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd, 和Synapsify.
9. 情感识别
这项技术允许软件使用高级图像处理或音频数据处理来“读取”人脸上的情感。我们现在已经可以捕捉“微表情”或微妙的肢体语言线索，以及暴露一个人感情的语音语调了。
执法人员可以使用这项技术来尝试在审讯中发现更多信息。在市场上还有其他更广泛的应用。
越来越多的初创公司致力于该领域。除了口头分析之外，将音频输入，可以用来描述一个人的性格特征，包括他们积极、激动、生气或喜怒无常的等级。同时情感视频分析被用来激发新产品创意，识别升级并增强消费者体验。情感人工智能被用于游戏、无人驾驶、机器人、教育、医疗保健行业和其他领域，利用来自面部和语音的数据进行面部编码和情感分析。
10. 图像识别
图像识别是识别和检测数字图像或视频中的物体或特征的过程，人工智能越来越多地叠加在这一技术之上，产生了巨大的效果。人工智能可以在社交媒体平台上搜索照片，并将其与各种数据集进行比较，以确定哪些照片在与搜索图像最相关。图像识别技术还可以用于检测车牌、诊断疾病、分析客户及其意见，以及进行面部识别来验证用户。同时我们日常生活中接触最多的“刷脸”也属于图像识别的一种。除此之外，电商平台上的图像检索，农作物病虫害识别、安防监控、交通监测和智慧城市等都在大规模使用着图像识别。
嘿朋友~~这些飞速发展的人工智能技术，在你的生活中出现了几个？是不是已经在不知不觉中融生活了？
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网
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