1. 自然語言生成

自然語言生成是人工智能的一門分支學科，它將數據轉換為文本，使計算機能夠以完美的準確性交流思想。

它在客戶服務中用于生成報告和市場總結，由諸如Attivio、Automated Insights、Cambridge semantic、Digital Reasoning、Lucidworks、Narrative Science、SAS和Yseop等公司提供。

2. 語音識別

Siri 只是能夠理解你的系統之一。

每一天，越來越多的系統被創造出來，可以轉錄人類的語言，通過語音響應交互系統和移動應用程序達到數十萬。

提供語音識別服務的公司包括NICE、Nuance Communications、OpenText和Verint系統。

3.虛擬代理

虛擬代理只不過是能夠與人類交互的計算機代理或程序。

這種技術最常見的例子是聊天機器人。

虛擬代理目前被用于客戶服務和支持以及智能家居管理。

提供虛擬代理的公司包括Amazon、Apple、Artificial Solutions、Assist AI、Creative virtual、谷歌、IBM、IPsoft、Microsoft和Satisfi。

4. 機器學習的平臺

現在，電腦也可以很容易地學習，而且它們可以非常聰明!

機器學習是計算機科學的一個分支，也是人工智能的一個分支。它的目標是開發允許計算機學習的技術。

通過提供算法、api(應用程序編程接口)、開發和培訓工具、大數據、應用程序等機器，ML平臺的吸引力與日俱增。

目前主要用于預測和分類。

一些銷售ML平臺的公司包括Amazon、Fractal Analytics、谷歌、H2O。人工智能、微軟、SAS、Skytree和Adext。

最后一個特別有趣的原因很簡單:Adext AI是世界上第一個也是唯一一個將真正的人工智能和機器學習應用于數字廣告的受眾管理工具，它可以為任何廣告找到最賺錢的受眾或受眾群體。

5. AI-Optimized硬件

人工智能技術使硬件更加友好。

如何?

通過新的圖形和中央處理單元以及專門設計和結構化的處理設備來執行面向人工智能的任務。

如果你還沒見過，那就期待著人工智能優化的硅芯片的出現和廣泛的接受，它可以直接插入到你的便攜設備和其他地方。

您可以通過couviate、Cray、谷歌、IBM、Intel和Nvidia訪問這項技術。

6. 決策管理

智能機器能夠向人工智能系統引入規則和邏輯，因此您可以使用它們進行初始設置/培訓、持續維護和調優。

決策管理已經被整合到各種企業應用程序中，以幫助和執行自動化決策，使您的業務盡可能地有利可圖。

7. 深度學習的平臺

深度學習平臺使用一種獨特的ML形式，它包含具有各種抽象層的人工神經回路，這些抽象層可以模擬人腦，處理數據并創建決策模式。

目前，它主要用于識別模式和對僅與大規模數據集兼容的應用程序進行分類。

Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology and Sentient Technologies都有值得探索的深度學習選項。

8. 生物識別技術

這項技術可以識別、測量和分析人類行為和身體結構和形態的物理方面。

它允許人與機器之間進行更多的自然交互，包括與觸摸、圖像、語音和肢體語言識別相關的交互，在市場研究領域內具有很大的規模。

3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera和Tahzoo都是致力于開發這一領域的生物識別公司。

9. 機器人自動化

自動化機器人流程使用模擬和自動化人工任務的腳本和方法來支持企業流程。

當為一項特定的工作或任務雇用人員太昂貴或效率太低時，它特別有用。

一個很好的例子是Adext AI，這是一個使用人工智能自動化數字廣告流程的平臺，可以節省企業在機械和重復任務上花費的時間。

這是一種能讓你充分發揮你的才能，讓員工進入更具戰略性和創造性的崗位的解決方案，這樣他們的行動才能真正對公司的成長產生影響。

先進的系統概念，自動化無處不在，藍色棱鏡是其他例子的機器人過程自動化公司。

10. 文本分析與NLP(自然語言處理)

該技術利用文本分析技術，通過統計方法和ML方法，了解句子的結構、意義和意圖。

文本分析和NLP目前被用于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提取非結構化數據。

這些技術的一些服務提供者和供應商包括基礎技術、Coveo、專家系統、Indico、Knime、詞法分析、語言學、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd和Synapsify。

12. 網絡防御

網絡防御是一種計算機網絡防御機制，主要是對基礎設施和信息受到的攻擊或威脅進行預防、檢測和及時響應。

為了應對日益惡劣的環境，人工智能和ML正在被用于將網絡防御推進到一個新的進化階段:在2017年，入侵級別指數檢測到總共超過20億次的入侵記錄。調查中76%的記錄是意外丟失的，69%是身份盜竊。

遞歸神經網絡能夠處理輸入序列，可以與ML技術結合使用，創建監督學習技術，發現可疑的用戶活動，并檢測高達85%的網絡攻擊。

黑暗追蹤(Darktrace)和Cylance等初創公司都在人工智能網絡防御領域開展工作。前者將行為分析與高級數學配對，自動檢測組織內部的異常行為;后者應用人工智能算法阻止惡意軟件，減輕零日攻擊造成的損害。

另一家網絡防御公司DeepInstinct是一個深度學習項目，在Nvidia的硅谷典禮上被命名為“最具顛覆性的創業公司”，它保護企業的端點、服務器和移動設備。

13. 合規性判斷

合規性是指個人或組織符合公認慣例、法規、規章、標準或合同條款要求的證明或確認，并且有一個重要的行業支持它。

我們現在看到了第一批法規遵從性解決方案，它們使用AI通過自動化和全面的風險覆蓋來交付效率。

人工智能在合規方面的一些應用例子正在世界各地出現。例如，NLP(自然語言處理)解決方案可以掃描規范文本，并將其模式與一組關鍵字匹配，以識別與組織相關的更改。

帶有預測分析和場景構建器的資本壓力測試解決方案可以幫助組織保持符合監管資本要求。而且，被標記為潛在洗錢例子的交易活動的數量可以減少，因為深度學習被用于將越來越復雜的業務規則應用于每一個交易活動。

在這一領域工作的公司包括合規。將監管文件與相應業務職能相匹配的零售企業Merlon Intelligence是一家全球性合規技術公司，支持金融服務業打擊金融犯罪。Socure擁有專利的預測分析平臺提高了客戶接受度，同時減少了欺詐和人工審查。

14. 知識工作者援助

雖然有些人理所當然地擔心人工智能會取代職場上的人，但我們不要忘記，人工智能技術也有潛力極大地幫助員工工作，尤其是那些從事知識工作的員工。

事實上，知識工作的自動化已經被列為第二大最具破壞性的新興技術趨勢。

醫療和法律行業嚴重依賴知識型員工，員工將越來越多地將人工智能作為診斷工具。

在這一領域從事技術工作的公司越來越多。Kim Technologies就是其中之一。該公司的目標是讓那些在使用人工智能幫助下創建新工作流和文檔流程的工具方面幾乎沒有IT編程經驗的知識型員工獲得權力。Kyndi是另一家，其平臺旨在幫助知識型員工處理海量信息。

15. 內容創作

內容創作現在包括人們為網絡世界貢獻的任何材料，如視頻、廣告、博客文章、白皮書、信息圖表和其他視覺或書面資產。

《今日美國》(USA Today)、赫斯特(Hearst)和哥倫比亞廣播公司(CBS)等品牌已經在使用人工智能生成內容。

Wibbitz是一個SaaS工具，它可以幫助發布者利用AI視頻制作技術在幾分鐘內從書面內容中創建視頻，這是該領域解決方案的一個很好的例子。Wordsmith是由Automated Insights創建的另一個工具，它應用NLP(自然語言處理)根據收益數據生成新聞故事。

16. 對等網絡

對等網絡，以其最純粹的形式，是當兩臺或更多的個人電腦連接和共享資源，而不需要通過服務器計算機傳輸數據時創建的。

不過，Bet Capital LLC的首席執行長本?哈特曼(Ben Hartman)對《創業者》(Entrepreneur)雜志說，p2p網絡也被加密貨幣使用，甚至有可能通過收集和分析大量數據來解決一些世界上最具挑戰性的問題。

Nano Vision是一家初創公司，為用戶的分子數據提供加密貨幣獎勵。該公司旨在改變我們應對人類健康威脅的方式，比如超級細菌、傳染病和癌癥等。

另一個利用點對點網絡和人工智能的玩家是Presearch，這是一個分散的搜索引擎，由社區提供支持，并為用戶提供令牌，以換取更透明的搜索系統。

17. 情感識別

該技術允許軟件通過高級圖像處理或音頻數據處理來“讀取”人臉表情。我們現在可以捕捉“微表情”，或細微的肢體語言暗示，以及背叛一個人情感的聲音語調。

執法人員可以利用這項技術，試圖在審訊過程中發現有關某人的更多信息。但它也有廣泛的應用市場營銷。

有越來越多的創業公司在這個領域工作。Beyond Verbal分析音頻輸入來描述一個人的性格特征，包括他們有多積極、多興奮、多憤怒或多喜怒無常。nViso使用情感視頻分析來激發新產品創意，識別升級和增強消費者體驗。Affectiva的情緒人工智能應用于游戲、汽車、機器人、教育、醫療保健等領域，從面部和語音數據應用面部編碼和情緒分析技術。

18. 圖像識別

圖像識別是在數字圖像或視頻中識別和檢測物體或特征的過程，人工智能越來越多地應用于這一技術之上，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，并將其與大量數據集進行比較，從而決定哪些照片在圖像搜索中最相關。

圖像識別技術還可以用來檢測車牌，診斷疾病，分析客戶和他們的意見，并驗證用戶的臉。

Clarifai為客戶提供圖像識別系統，用于檢測近似重復的圖像和發現類似的未分類的圖像。

SenseTime是該行業的領軍企業之一，開發出的人臉識別技術可以應用于銀行卡驗證等應用的支付和圖片分析。GumGum的使命是利用人工智能技術，為網絡上的圖像和視頻帶來價值。

19. 營銷自動化

到目前為止，營銷部門已經從AI中獲益良多，在這個行業中，人們對AI寄予厚望是有原因的。55%的營銷人員確信人工智能在他們的領域會比社交媒體有更大的影響力。

營銷自動化使公司能夠提高參與度，提高效率，從而更快地增加收入。它使用軟件自動化客戶細分、客戶數據集成和活動管理，并簡化重復的任務，允許戰略頭腦回到他們最擅長的工作。