人工智能正越來越多的滲透入人們的生活，改變人們的生活，從自然語言生成到語音識別、從醫療診斷到商業決策，AI逐漸開始顯露出巨大的優勢，並且它的腳步不會停止。
1.自然語言生成（NLG）
自然語言生成是人工智能的一個子學科，它可以將海量的數據轉換成人類可讀的文本，通過這樣的方式實現與人類的交流。目前主要的應用是為客戶提供報告生成和市場摘要等服務。通過對數據的分析、挖掘理解，從數據中抽取出有效的信息並總結成文本輸出。優秀的AI還能實現自動排版和美化，做到可讀性與優良的可視化效果。
目前該技術主要由Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, and Yseop等公司提供。
2.語音識別
提到語音識別，人們第一時間會想到手機裡的Siri。你可以直接通過語音告訴它你的想法、需求或者任何其他的東西。通過機器學習算法，它可以將聲音序列轉化為對應的詞語並進行理解，隨後給出響應。支撐它最核心的功能就是準確的識別你發出的聲音所表達的意思。當然除了Siri還有很多很多的語音識別系統。每天，都有更多的系統都被創造出來，它們可以通過聲音識別人類語言，通過語音響應交互系統和移動應用程序服務於成千上萬的 人。
目前提供語音識別服務的公司包括NICE, Nuance Communications, OpenText 和Verint Systems。
3 .虛擬助理
虛擬助理就是能夠與人類交互的計算機助理或程序。這種技術最常見的例子是聊天機器人。你可以向他們查詢天氣、餐館、服務，甚至可以請它們幫忙預訂酒店、機票或者是演出的門票，併為你計劃好日程。
想象一下，早上起來你告訴你的虛擬助理明天要去廣州出差，任務結束後想去見見住在深圳的朋友，吃個飯看看電影。它就能幫幫你查好明天的機票、規劃好路線行程所用的時間，並預定好出租車。同時還會根據你的喜好和網上信息定好深圳的餐館，並給你的朋友發去定位，隨後尋找一家最適合的電影院來部大片度過一個美妙的夜晚。
除此之外、虛擬助理目前正被用於智能家居管理，它可以接入室內的智能設備，只需你一個指令、就能為你開燈、把電視放到喜歡的臺，熱好牛奶。
提供虛擬助理服務的公司包括供Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft, and Satisfy
4.機器學習平臺
機器學習(Machine Learning ML)是計算機科學的一個分支學科，也是人工智能的一個分支。它的目標是開發出讓計算機能夠自己學習的技術。但今天一般的機器學習已經不需要開發人員自己費力耗時的研究編程、有很多的機器學習平臺提供了從算法到應用的一系列工具，包括APIs、開發和培訓工具、大數據、應用程序甚至運行算法的基礎設施雲服務。
今天機器學習平臺正獲得越來越多的注意力，企業和個人都可以接入使用。無需特別深厚的學術功底和技術能力，只需要自己的數據就可以實現機器學習應用。甚至，有的平臺還提供數據標註服務。
一些銷售ML平臺的公司包括Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree, and Adext。值得一提的是Adext AI是世界上第一個觀眾管理工具，它將真正的AI和機器學習應用於數字廣告，為每一個廣告找到可能帶來潛在收益的觀眾或群體。
另外深度學習平臺是機器學習重要的部分。深度學習包括具有各種抽象層的人工神經迴路，這些抽象層可以模擬人腦，處理數據並創建決策模式。它目前主要用於識別模式和分類的應用程序，包括了計算機視覺、自然語言處理、語音處理等非常廣泛的應用。
除了互聯網巨頭外，很多初創公司和獨角獸都提供了自己對於深度學習獨到的解決方案。Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology 和Sentient Technologies都有值得探索的深層學習技術。
5 .人工智能優化硬件
人工智能使得硬件更加友好。怎樣做到的？現在通過專門為執行人工智能的任務而設計和構造的新圖形和中央處理單元和處理設備。除了GPU用於加速神經網絡和並行計算外，一系列專用芯片也如雨後春筍般出現，像神經計算棒、自動駕駛芯片和健康管理芯片等ASIC逐漸走入了我們的生活，支撐著低成本、高性能、低功耗的產品。這些芯片可以直接插入你的便攜式設備和其他地方。
目前Alleviate, Cray, Google, IBM, Intel, and Nvidia等公司都在致力於開發下一代為人工智能優化的硬件產品。
6.生物測定學
這項技術可以識別、測量和分析人類行為以及身體結構和形態的物理特性。比如人體步態、行為分析、特徵點檢測、聲紋、虹膜、指紋甚至簽名筆跡等等生物特徵都可以利用人工智能進行識別。利用深度學習的強大能力，將人體特徵進行量化準確的測定。它令人類和機器之間更自然的互動，包括與觸摸、圖像、語音和肢體語言識別相關的互動，在市場研究領域中佔有重要地位。
3VR、factiva、Agnitio、FaceFirst、sensor、Synqera和Tahzoo都是致力於開發這一領域的生物測定公司。
7.自動化機器人
自動化機器人使用模擬和自動化人工任務的腳本和方法來完成工作流程。當僱用人從事特定工作或任務過於昂貴或效率低下時，自動化機器人就特別有用。一個很好的例子是Adext AI，這是一個使用AI來自動化處理數字廣告流程的平臺，它將企業從數小時的機械和重複性任務中解脫出來。
除此之外，包括市場營銷、文本處理、以及一切重複性、規則性的勞動都可以被自動化機器人取代。這樣可以最大限度地利用人力資源，讓員工進入到更具戰略性和創造性的崗位，使員工的工作能真正影響公司的發展。（注：這裡的機器人除了傳統工業機器人外，很大程度上指的是自動化處理程序）
Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, and WorkFusion也是擁有自動化機器人技術的公司。
8．文本分析和自然語言處理（NLP）
這項技術通過統計方法和ML來進行文本分析，理解句子的結構，以及它們的含義和意圖。
其中NLP主要用於分詞詞性標註、命名實體、情感分析、文本分類等等，而結合文本分析可以實現智能審核、智能採編、自動問答，以及文本的自動生成、知識圖譜等等，同時還被用於安全系統和欺詐檢測。大量自動助理和應用程序也在使用它們來提取非結構化數據。比如醫療機構病歷電子化和合同的法律合規等都是他們的應用範圍。
這些技術的一些服務提供商和供應商包括Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd, 和Synapsify.
9.情感識別
這項技術允許軟件使用高級圖像處理或音頻數據處理來“讀取”人臉上的情感。我們現在已經可以捕捉“微表情”或微妙的肢體語言線索，以及暴露一個人感情的語音語調了。
執法人員可以使用這項技術來嘗試在審訊中發現更多信息。在市場上還有其他更廣泛的應用。
越來越多的初創公司致力於該領域。除了口頭分析之外，將音頻輸入，可以用來描述一個人的性格特徵，包括他們積極、激動、生氣或喜怒無常的等級。同時情感視頻分析被用來激發新產品創意，識別升級並增強消費者體驗。情感人工智能被用於遊戲、無人駕駛、機器人、教育、醫療保健行業和其他領域，利用來自面部和語音的數據進行面部編碼和情感分析。
10.圖像識別
圖像識別是識別和檢測數字圖像或視頻中的物體或特徵的過程，人工智能越來越多地疊加在這一技術之上，產生了巨大的效果。人工智能可以在社交媒體平臺上搜索照片，並將其與各種數據集進行比較，以確定哪些照片在與搜索圖像最相關。圖像識別技術還可以用於檢測車牌、診斷疾病、分析客戶及其意見，以及進行面部識別來驗證用戶。同時我們日常生活中接觸最多的“刷臉”也屬於圖像識別的一種。除此之外，電商平臺上的圖像檢索，農作物病蟲害識別、安防監控、交通監測和智慧城市等都在大規模使用著圖像識別。
嘿朋友~~這些飛速發展的人工智能技術，在你的生活中出現了幾個？是不是已經在不知不覺中融生活了？
-The End-
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