最热门的人工智能技术有哪些？

说起人工智能我们大家都很熟悉，各种人工智能概念，AI概念层不出穷，仔细想来无外乎智能音箱、智能打印机、智能售卖机等等诸如此类似乎没多少“智能”，和我们脑海中的“AI印象”，如：终结者、机器人、阿尔法狗、自动驾驶等技术大相径庭。

热门的人工智能技术主要有如下：

1.自然语言生成

从计算机数据中产生文本。目前用于客服、报告生成和提取商业情报和洞见。示例供应商：Attivio，Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop。

2.语音识别

将人类语音转录和转换为对计算机应用可用的格式。目前用于交互式语音响应系统和移动应用。示例供应商：NICE, Nuance Communications, OpenText, Verint Systems。

3.虚拟助理

“当下媒体的宠儿”，Forrester说。从简单的聊天机器人到高级的、能与人互联的系统。目前用于客服和客户支持，作为智能家庭管理者。示例供应商：Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft, Satisfi。

4. 机器学习平台

提供算法、API、开发和训练工具包、数据以及计算能力，用于在应用、处理和其他机器中设计、训练和部署模型。目前的大量的企业应用中得到试用，大部分涉及“预测或者分类”。示例供应商：Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree。

5. AI 优化的硬件

专门设计和架构的图形处理单元（GPU）和设备，以有效地运行面向AI 的计算工作。目前主要在深度学习中发挥了巨大作用。示例供应商：Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel, Nvidia。

6. 决策管理

将规则和逻辑嵌入到AI 系统中的引擎，用于原始的设置、训练和过程中的维护和调参。这是一项成熟的技术，被广泛地用于企业应用，帮助或者执行自动决策。示例供应商：Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems, UiPath。

7.深度学习平台

一个专用的机器学习种类，由多层的人工神经网络组成。目前主要用于由超大型数据库支撑的模式识别和分类应用。示例供应商：Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology, Sentient Technologies。

8.生物特征

让人和机器之间的交互更加自然，其中包括但不限于图像和触控识别、语音和身体语言。 示例供应商：3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera, Tahzoo。

9.机器人自动化

使用脚本和其他方法，将人类劳动自动化，以支持高效的业务流程。目前主要用于人类资本昂贵或者效率低下的情境中。示例供应商：Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, WorkFusion。

10.文本分析和NLP

自然语言处理基于数据和机器学习方法，提高对句子结构、含义、情感和意图的理解，来使用和支持文本分析。目前主要用于欺诈侦探和安全、范围巨大的自动化助理以及挖掘非结构化数据。示例供应商：Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd, Synapsify。

从学科的角度来看，人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、控制学、神经学、经济学和语言学等学科，所以人工智能不仅知识量大，而且难度高。

人工智能的发展需要数据、算力和算法三大支撑因素，云计算提供了算力支撑（同时也是落地场景之一），而大数据则提供了数据的来源，随着大数据和云计算的发展，人工智能的发展也会在很大程度上得到促进。