MATLAB代做|FPGA代做|simulink代做——精通这十项技术能在2019年成为人工智能界的老大!

发布时间:2020/2/1 浏览数:13962

人工智能使得科幻小说开始成为现实,许多人工智能产品正慢慢渗入到人们的家庭和工作生活中。这引起了人类对自身就业市场的担忧,甚至引发了人们对人工智能奇点危险性的恐慌,因为一旦机器人有了意识,就可能占领世界并摧毁人类。

虽然以上的担忧很有必要,但我们认为人工智能的重点不应该只放在家用电器上,或者放在工作流程的优化和自动化上。相反,人工智能让我们从根本上重新思考如何解决世界问题。

我们认为,以下十项技术将引领2019年的人工智能行业:

1、自然语言生成

自然语言生成是人工智能的一个分支,它将数据转换为文本,使计算机能够以完美的准确度同用户交流。

该技术主要用于客户服务,利用其能够生成详细的市场报告。

Attivio,Automated Insights,Cambridge Semantics,Digital Reasoning和Lucidworks等多家公司提供这项技术。

2、语音识别

Alexa只是能够理解人类语言的系统之一。现在越来越多的类似系统被推出,它们可以通过语音交互系统和移动应用程序转录人类语言。

3、虚拟代理

虚拟代理是计算机生成的人工智能虚拟角色(通常具有拟人外观),它们可以担任在线客服,与用户进行对话,回答用户的问题并执行某些操作。

虚拟代理目前主要被用于客户服务和支持以及智能家居管理。

提供虚拟代理的公司有亚马逊,Apple,Assist AI,Creative Virtual,Google,IBM,IPsoft,Microsoft和Satisfi。

4、机器学习平台

机器学习(ML)是计算机科学的一个分支学科,是人工智能的另一个分支。其目标是开发允许计算机自我学习的技术。

通过提供算法、API(应用程序编程接口)、开发和培训工具、大数据、应用程序和其他机器,机器学习平台每天都在获得越来越多的吸引力,其目前主要用于预测和分类。

销售机器学习平台的公司有Amazon,Fractal Analytics,Google,H2O.ai,Microsoft,SAS,Skytree和Adext。

5、AI优化硬件

AI技术可以帮助优化硬件。

其工作原理是,通过专门设计和构造的新图形和中央处理单元和处理设备来执行面向AI的任务。

这种新技术即将出现并将被广泛接受,它可以直接插入便携式设备中。

Alluviate,Cray,Google,IBM,Intel和Nvidia都拥有这项技术。

6、决策管理

智能机器能够为人工智能系统引入规则和逻辑,因此人们可以使用它们进行初始设置/培训、持续维护和调优。

决策管理已经被整合到各种企业的应用程序中,以协助和执行自动化决策,使企业的业务尽可能盈利。

可以通过访问Advanced Systems Concepts,Informatica,Maana,Pegasystems和UiPath这些公司获取该技术。

7、深度学习平台

深度学习平台使用的是一种特殊的机器学习技术,它模仿的是人的大脑,具有各种抽象的人工神经脉络,可以处理数据并创建决策模式。

它目前主要用于识别模式、对仅与大规模数据集兼容的应用程序进行分类。

Deep Instinct,Ersatz Labs,Fluid AI,MathWorks,Peltarion,Saffron Technology和Sentient Technologies都有值得探索的深度学习平台。

8、生物识别技术

该技术可以识别、测量和分析人类行为和人类身体的结构和形态。例如,在审讯过程中,可以使用这样的系统来检测嫌疑人是否在撒谎。除了监测心率、呼吸和血压,生物识别“测谎仪”能做的还有很多。

9、图像识别

图像识别是在数字图像或视频中识别和检测物体或某些特征,人工智能现在越来越多地应用于这一技术中,并且产生了很好的效果。

人工智能技术可以在社交媒体平台上搜索照片,并将其与大量数据集进行比较,从而决定哪些照片与在图像搜索中的信息最相关。

图像识别技术还可用于检测车牌、诊断疾病、分析客户及其意见、人脸识别。

Clarifai为客户提供图像识别系统,以检测近似重复的图像和相近的未分类图像。

SenseTime是该行业的领导者之一,其开发出的人脸识别技术可应用于银行卡和其他应用程序的支付验证和图片分析。

GumGum可以利用人工智能技术解锁网络上的图像和视频。

10、网络防御

网络防御是一种计算机网络防御机制,侧重于预防、检测和及时应对基础设施和信息受到的攻击和威胁。

人工智能和机器学习正在将网络防御推进到一个新的阶段:Breach Level Index在2017年总共检测到了超过20亿次的违规记录,其中有69%是身份盗窃类型的违规行为。

递归神经网络能够处理输入序列,其可以与机器学习技术相结合,用来创建监督学习技术。监督学习技术可以发现可疑的用户活动,并检测到高达85%的网络攻击。

Darktrace和Cylance等初创企业都在从事人工智能网络防御领域的工作。前者将行为分析与高等数学相结合,自动检测企业内部的异常行为;后者应用人工智能算法阻止恶意软件并减轻零日攻击造成的损害。

结论

人工智能确实是革命性的。它几乎可以影响到各行各业。然而,许多专家认为这项技术会造成大量人员失业。许多知名专家也认为,人工智能驱动的机器可能对整个人类构成威胁。但目前,我们只关注人工智能的积极方面,以及它在改变我们日常生活中的作用。

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