對于這19項AI主流技術，你了解有哪些公司提供此類服務嗎？
譯文【51CTO.com快譯】讓我們這次瀏覽一下當前19項AI主流技術，它們主要涉及自然語言生成和語音識別等領域。
1. 自然語言生成
自然語言生成（Natural Language Generation）是人工智能（AI）的一個分支，它旨在將普通數據轉換為文本，使得計算機能夠精準地“交流思想”。該技術能夠被用于客戶服務領域，以生成各種類型的報告和市場摘要。
提供此類服務的公司有：Attivio、Automated Insights、Cambridge Semantics、Digital Reasoning、Lucidworks、Narrative Science、SAS和Yseop。
2. 語音識別
Siri只是那些“能夠理解您的意思”的系統中的一個代表。可以說，每天都有許多種系統被創建出來，用以轉錄人類的語言，并實現人類語音與各種軟件系統、以及移動應用之間的互動交流。
提供此類服務的公司有：NICE、Nuance Communications、OpenText和Verint Systems。
3. 虛擬代理
虛擬代理實際上就是通過計算機或軟件程序，來代理人類的交互行為。此領域最常見的技術就是聊天機器人（chatbots）。目前，虛擬代理經常被用于客戶服務與支持，以及智能家居管理等方面。
提供此類服務的公司有：Amazon、Apple、Artificial Solutions、Assist AI、Creative Virtual、Google、IBM、IPsoft、Microsoft、和Satisfy。
4. 機器學習平臺
機器學習Machine Learning（ML）是計算機科學與人工智能的一個分支。該技術的目標是培養和提高計算機的學習能力。你看，如今連機器都智能得可以輕松自行學習了！
通過提供算法、應用程序編程接口（application programming interface，APIs）、開發和培訓工具、大數據、應用程序、以及其他伙伴機器，機器學習平臺已經越來越多普及、越來越受到業界的關注。它們目前主要被用于各種預測和分類。
提供此類服務的公司有：Amazon、Fractal Analytics、Google、H2O.ai、Microsoft、SAS、Skytree、和Adext。
值得注意的是上述所列的最后一家：Adext，它是AI世界上第一款、也是唯一一款受眾管理（audience management）工具，它真正地將人工智能與機器學習應用到了數字廣告領域，能夠為客戶精準地找到合適的受眾或群體，進而投放廣告。
5. AI優化硬件
如今，新型的圖形處理單元（顯卡）和中央處理單元（CPU）都已被專門設計與構建出來，用作執行面向AI的各項任務。可以說，AI技術促進了硬件更加“友好”。
同時，業界也十分期待各種即將面世的、針對AI優化的芯片。它們將能夠被插入到您的可穿戴設備、和其他物聯網部件之中，以提升硬件的固有性能。
提供此類服務的公司有：Alleviate、Cray、Google、IBM、Intel、和Nvidia。
6. 決策管理
由于智能機器已將各種規則和邏輯原理引入到了AI系統，因此您可以使用它們來進行初始化設置、培訓、持續維護、和調優。
在業界，決策管理已經被納入到企業的各種應用程序之中，以輔助并執行自動化的決策，從而實現了業務效益的最大化。
提供此類服務的公司有：Advanced Systems Concepts、Informatica、Maana、Pegasystems、和UiPath。
7. 深度學習平臺
深度學習平臺使用的是一種獨特的機器學習形式，它使用各種可以模仿人腦的、抽象層的人工神經回路，來處理不同的數據，并創建出各種決策的模式。
此類平臺目前主要被用于模式識別，并僅對能與大型數據集相兼容的應用程序進行分類。
提供此類服務的公司有：Deep Instinct、Ersatz Labs、Fluid AI、MathWorks、Peltarion、Saffron Technology 和Sentient Technologies。
8. 生物特征識別
該技術可以被用來識別、量化和分析人體的行為、身體的結構、以及形體的其他方面。
它能夠實現人類和機器之間包括：觸感、觀感、言語和肢體語言識別等方面，更為自然的互動。據分析，該領域的市場研究前景非常大。
提供此類服務的公司有：3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera、和Tahzoo。
9. 機器人流程自動化（Robotic process automation）
機器人流程自動化是通過使用各種腳本和方法，來模擬并自動化人類的各項任務，從而支持公司的各類流程。它在招聘特定崗位員工，以及處理復雜且低效的任務場景中，能夠發揮特殊的作用。
如前文提到過的Adext AI，該平臺就通過使用AI，自動化了數字廣告的投放流程，從而節省了企業在投入時間、運作機制、以及重復任務上的大量開銷。
同時，此類解決方案，還可以讓您充分利用企業中的人才，將他們放置到更具戰略性、和創造性的崗位上，通過輔助他們的日常工作，給公司的成長帶來積極的影響。
提供此類服務的公司有：Advanced Systems Concepts、Automation Anywhere、Blue Prism、UiPath、和WorkFusion。
10. 文本分析與自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）
該技術通過各種統計方法和機器學習，來分析文本、并理解句式結構、及其所傳達的意思和潛在意圖。
目前，文本分析和自然語言處理主要被用于安全系統和欺詐檢測領域。通過大量的自動化輔助工具、和其他應用程序，它們也被用來提取各種非結構化的數據。
提供此類服務的公司有：Basis Technology、Coveo、Expert System、Indico、Knime、Lexalytics、Linguamatics、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd、和Synapsify。
11. 數字鏡像（Digital Twin）與AI建模
數字鏡像是通過一種軟件結構，將物理系統和數字世界相“連通”。例如，通用電氣（GE）就正在建設一只AI大軍，以監測各種飛機引擎、機動車和燃氣輪機。他們能夠預測GE設備中，基于云的軟件模型可能出現的故障。因此，他們的數字鏡像主要是一些軟件代碼。通過類似三維計算機輔助設計的方式，他們能夠呈現出復雜的可交互式的圖表，形狀和數據點。
提供此類服務的公司有：從事資產項目與交付的VEERUM；保護關鍵基礎設施的Akselos；通過SaaS方案，在復雜且高度分布式制造環境中，管理原材料采購的Supply Dynamics。
12. 網絡防御
網絡防御是一種計算機網絡的防御機制，旨在預防、檢測和及時響應那些對于基礎設施和信息的攻擊與威脅。
如今AI和機器學習已將網絡防御領域帶入了一個能夠從容應對日益惡劣的網絡環境的新階段。2017年，數據泄露水平指數（Breach Level Index）檢測到了共計20億條以上的違規泄漏記錄。其中76%來自于意外丟失，而69%則是身份盜用類型的違規。
另外，能夠處理輸入序列的遞歸神經網絡（recurrent neural network）可以與機器學習技術結合起來使用，以構建出受監督的學習模式，從而發現各種可疑的用戶活動、并能夠檢測出多達85%的網絡攻擊。
提供此類服務的公司有：像Darktrace這樣的初創公司，它們通過將行為分析與高級數學相結合，實現了自動檢測出組織內部的異常行為。Cylance公司則應用AI算法，來阻止惡意軟件、并緩解零日攻擊所造成的破壞。由Nvidia硅谷領頭的DeepInstinct公司，正在從事一項“最破壞性啟動”的深度學習項目，它們旨在保護企業的各種終端、服務器和移動設備。
13. 合規
合規是一個組織或個人能夠滿足的，在一些可接受的慣例、法律、規則、規章、標準或契約中，對于某些條款要求的狀態確認。因此它帶動了一個重要的產業鏈。
如今，第一批通過使用AI自動化，全面實現風險評估交付的合規解決方案已經面世。下面我們會介紹AI交付合規的案例。例如，自然語言處理（NLP）解決方案就能夠通過掃描具有法規內容的文本，并將其與一組關鍵字相匹配，以確定某個組織在該范圍內的相關變更。
而具有預測分析和場景生成功能的資金壓力測試方案，則可以幫助組織遵守監管資金的要求。隨著深度學習被日益應用到復雜的業務規則之中，它還可以幫助減少那些被標記為疑是洗錢交易的數量。
提供此類服務的公司有：Compliance.ai，它能將各種監管文件與相關業務職能予以匹配。Merlon Intelligence是全球性的合規技術公司，它能夠協助金融服務行業打擊各種金融犯罪。而Socure此有專利的預測分析平臺，則能夠在減少欺詐和人工評審的同時，提高客戶確認率。
14. 輔助知識工作者
雖然有一部分人仍在懷疑AI終將取代人類的各種工作崗位，但我們不得不承認AI技術對于人類的各項工作有著巨大的輔助價值，特別是那些知識工作的領域。
例如，在醫療和法律專業，這些嚴重依賴知識工作者的領域，我們將使用AI作為診斷工具，來輔助各類工作者提高其工作效率。
提供此類服務的公司有：Kim Technologies，它通過給那些缺乏IT編程經驗的知識工作者“賦能”，使得他們能夠在AI的幫助下，改進其工作流程和文檔處理能力。而Kyndi則是另一個平臺，它能夠幫助知識工作者處理大量的復雜信息。
15. 內容創建
一直以來，內容創建都是指人類在網絡世界中，所提供的各種素材，包括：視頻、廣告、博文、白皮書、信息圖表、和其他視覺與書面資產。
不過，如今USA Today（今日美國）、Hearst（赫斯特集團）和CBS（哥倫比亞廣播公司）都已經在使用AI，來生成他們的各種信息內容。
該領域的成功案例是Wibbitz。這是一款SaaS工具，它能夠幫助出版商通過AI視頻制作技術，在幾分鐘內基于書面內容創建出相應的視頻。另一種工具Wordsmith則是利用Automated Insights所創建的自然語言處理（NLP）技術，基于采集到的數據，去生成各種新聞故事。
16. 點對點網絡
點對點網絡，顧名思義是指兩個或多個PC相互連接、并共享資源，而無需數據流經服務器。
Bet Capital的CEO Ben Hartman說：通過使用點對點網絡、和收集分析大量的數據，加密數字貨幣解決了世界上那些最具挑戰性的問題。
Nano Vision是一家以分子數據作為獎勵，給用戶提供加密數字貨幣的初創公司。它旨在改變我們應對人類健康威脅的多種方式，包括超級細菌、傳染性疾病和癌癥等。
Research是另一家使用點對點網絡和AI的公司，它使用一個擁有廣大社區的分布式搜索引擎，并通過一個更加透明的搜索系統，給會員提供代幣。
17. 情感識別
該技術能使軟件利用高級圖像處理、或音頻數據處理的方式，來“讀取”人類面部的情感。如今，此項技術已能夠捕捉到各種“微表情”、微妙的肢體語言暗示、以及暴露個人感情的聲音語調了。
執法人員可以利用該技術，在審訊中發現更多關于被審對象的個人信息。另外，它也能被廣泛地應用在市場營銷方面。
提供此類服務的初創公司有：Beyond Verbal，它通過分析音頻輸入，來描述人們的性格特征，包括積極、興奮、憤怒或易怒的程度。nViso使用情感視頻分析，來激發新產品的創意、識別的升級、并增強消費者的體驗。而Affectiva的Emotion AI則被用于游戲、汽車、機器人、教育、醫療、和其他領域。它利用各種臉部和語音數據，來進行面部編碼和情緒分析。
18. 圖像識別
圖像識別是一種在數字圖像、或視頻中識別、和檢測物體特征的過程，通過引入AI元素，這項技術的識別效果日益增強。
AI通過搜索社交媒體平臺上的大量照片，并將它們與廣泛的數據集進行比較，從而判斷出哪些是最相關的搜索結果。
圖像識別技術也能被用于各類車牌檢測、疾病診斷、客戶及其意見分析，并且能夠根據用戶的面部情況來予以驗證。
Clarifai為客戶提供了一整套圖像識別系統，從而實現了重復項檢測、和未分類圖像的查找。SenseTime也是該行業的領導者之一，它開發的人臉識別技術可以被應用于銀行卡驗證、支付和圖像分析等領域。GumGum則通過AI技術，在網絡中發掘各類圖像和視頻的價值。
19. 營銷自動化
目前，許多公司的市場營銷部門已經在AI技術上受益匪淺了。55%的市場營銷人員確信AI在他們的工作領域中，會比社交媒體更具影響力。
市場營銷自動化能夠協助公司改進接洽方式、提高效率、并更快地增加企業收入。通過軟件，他們能夠自動化地細分客戶數據資料、對市場活動實施管理，并簡化各種重復性的任務，進而實現戰略上的最大回報。
原文標題：19 AI Technologies That Are Currently Dominating，作者：Ben Cryer
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