【好居网】随着科技发展，人类的生活越来越丰富，人们的部分职业也被人工智能替代，2019年人工智能技术将在哪些方面得到更强发展呢?

1. 自然语言生成

自然语言生成是人工智能的一门分支学科，它将数据转换为文本，使计算机能够以完美的准确性交流思想。

它在客户服务中用于生成报告和市场总结，由诸如Attivio、Automated Insights、Cambridge semantic、Digital Reasoning、Lucidworks、Narrative Science、SAS和Yseop等公司提供。

2. 语音识别

Siri 只是能够理解你的系统之一。

每一天，越来越多的系统被创造出来，可以转录人类的语言，通过语音响应交互系统和移动应用程序达到数十万。

提供语音识别服务的公司包括NICE、Nuance Communications、OpenText和Verint系统。

3.虚拟代理

虚拟代理只不过是能够与人类交互的计算机代理或程序。

这种技术最常见的例子是聊天机器人。

虚拟代理目前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包括Amazon、Apple、Artificial Solutions、Assist AI、Creative virtual、谷歌、IBM、IPsoft、Microsoft和Satisfi。

4. 机器学习的平台

现在，电脑也可以很容易地学习，而且它们可以非常聪明!

机器学习是计算机科学的一个分支，也是人工智能的一个分支。它的目标是开发允许计算机学习的技术。

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、应用程序等机器，ML平台的吸引力与日俱增。

目前主要用于预测和分类。

一些销售ML平台的公司包括Amazon、Fractal Analytics、谷歌、H2O。人工智能、微软、SAS、Skytree和Adext。

最后一个特别有趣的原因很简单:Adext AI是世界上第一个也是唯一一个将真正的人工智能和机器学习应用于数字广告的受众管理工具，它可以为任何广告找到最赚钱的受众或受众群体。

5. AI-Optimized硬件

人工智能技术使硬件更加友好。

如何?

通过新的图形和中央处理单元以及专门设计和结构化的处理设备来执行面向人工智能的任务。

如果你还没见过，那就期待着人工智能优化的硅芯片的出现和广泛的接受，它可以直接插入到你的便携设备和其他地方。

您可以通过couviate、Cray、谷歌、IBM、Intel和Nvidia访问这项技术。

6. 决策管理

智能机器能够向人工智能系统引入规则和逻辑，因此您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应用程序中，以帮助和执行自动化决策，使您的业务尽可能地有利可图。

7. 深度学习的平台

深度学习平台使用一种独特的ML形式，它包含具有各种抽象层的人工神经回路，这些抽象层可以模拟人脑，处理数据并创建决策模式。

目前，它主要用于识别模式和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 and Sentient Technologies都有值得探索的深度学习选项。

8. 生物识别技术

这项技术可以识别、测量和分析人类行为和身体结构和形态的物理方面。

它允许人与机器之间进行更多的自然交互，包括与触摸、图像、语音和肢体语言识别相关的交互，在市场研究领域内具有很大的规模。

3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera和Tahzoo都是致力于开发这一领域的生物识别公司。

9. 机器人自动化

自动化机器人流程使用模拟和自动化人工任务的脚本和方法来支持企业流程。

当为一项特定的工作或任务雇用人员太昂贵或效率太低时，它特别有用。

一个很好的例子是Adext AI，这是一个使用人工智能自动化数字广告流程的平台，可以节省企业在机械和重复任务上花费的时间。

这是一种能让你充分发挥你的才能，让员工进入更具战略性和创造性的岗位的解决方案，这样他们的行动才能真正对公司的成长产生影响。

先进的系统概念，自动化无处不在，蓝色棱镜是其他例子的机器人过程自动化公司。

10. 文本分析与NLP(自然语言处理)

该技术利用文本分析技术，通过统计方法和ML方法，了解句子的结构、意义和意图。

文本分析和NLP目前被用于安全系统和欺诈检测。

大量自动助理和应用程序也在使用它们提取非结构化数据。

这些技术的一些服务提供者和供应商包括基础技术、Coveo、专家系统、Indico、Knime、词法分析、语言学、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd和Synapsify。

11. 网络防御

网络防御是一种计算机网络防御机制，主要是对基础设施和信息受到的攻击或威胁进行预防、检测和及时响应。

为了应对日益恶劣的环境，人工智能和ML正在被用于将网络防御推进到一个新的进化阶段:在2017年，入侵级别指数检测到总共超过20亿次的入侵记录。调查中76%的记录是意外丢失的，69%是身份盗窃。

递归神经网络能够处理输入序列，可以与ML技术结合使用，创建监督学习技术，发现可疑的用户活动，并检测高达85%的网络攻击。

黑暗追踪(Darktrace)和Cylance等初创公司都在人工智能网络防御领域开展工作。前者将行为分析与高级数学配对，自动检测组织内部的异常行为;后者应用人工智能算法阻止恶意软件，减轻零日攻击造成的损害。

另一家网络防御公司DeepInstinct是一个深度学习项目，在Nvidia的硅谷典礼上被命名为“最具颠覆性的创业公司”，它保护企业的端点、服务器和移动设备。

12. 合规性判断

合规性是指个人或组织符合公认惯例、法规、规章、标准或合同条款要求的证明或确认，并且有一个重要的行业支持它。

我们现在看到了第一批法规遵从性解决方案，它们使用AI通过自动化和全面的风险覆盖来交付效率。

人工智能在合规方面的一些应用例子正在世界各地出现。例如，NLP(自然语言处理)解决方案可以扫描规范文本，并将其模式与一组关键字匹配，以识别与组织相关的更改。

带有预测分析和场景构建器的资本压力测试解决方案可以帮助组织保持符合监管资本要求。而且，被标记为潜在洗钱例子的交易活动的数量可以减少，因为深度学习被用于将越来越复杂的业务规则应用于每一个交易活动。

在这一领域工作的公司包括合规。将监管文件与相应业务职能相匹配的零售企业Merlon Intelligence是一家全球性合规技术公司，支持金融服务业打击金融犯罪。Socure拥有专利的预测分析平台提高了客户接受度，同时减少了欺诈和人工审查。

13. 知识工作者援助

虽然有些人理所当然地担心人工智能会取代职场上的人，但我们不要忘记，人工智能技术也有潜力极大地帮助员工工作，尤其是那些从事知识工作的员工。

事实上，知识工作的自动化已经被列为第二大最具破坏性的新兴技术趋势。

医疗和法律行业严重依赖知识型员工，员工将越来越多地将人工智能作为诊断工具。

在这一领域从事技术工作的公司越来越多。Kim Technologies就是其中之一。该公司的目标是让那些在使用人工智能帮助下创建新工作流和文档流程的工具方面几乎没有IT编程经验的知识型员工获得权力。Kyndi是另一家，其平台旨在帮助知识型员工处理海量信息。

14. 内容创作

内容创作现在包括人们为网络世界贡献的任何材料，如视频、广告、博客文章、白皮书、信息图表和其他视觉或书面资产。

《今日美国》(USA Today)、赫斯特(Hearst)和哥伦比亚广播公司(CBS)等品牌已经在使用人工智能生成内容。

Wibbitz是一个SaaS工具，它可以帮助发布者利用AI视频制作技术在几分钟内从书面内容中创建视频，这是该领域解决方案的一个很好的例子。Wordsmith是由Automated Insights创建的另一个工具，它应用NLP(自然语言处理)根据收益数据生成新闻故事。

15. 对等网络

对等网络，以其最纯粹的形式，是当两台或更多的个人电脑连接和共享资源，而不需要通过服务器计算机传输数据时创建的。

不过，Bet Capital LLC的首席执行长本•哈特曼(Ben Hartman)对《创业者》(Entrepreneur)杂志说，p2p网络也被加密货币使用，甚至有可能通过收集和分析大量数据来解决一些世界上最具挑战性的问题。

Nano Vision是一家初创公司，为用户的分子数据提供加密货币奖励。该公司旨在改变我们应对人类健康威胁的方式，比如超级细菌、传染病和癌症等。

另一个利用点对点网络和人工智能的玩家是Presearch，这是一个分散的搜索引擎，由社区提供支持，并为用户提供令牌，以换取更透明的搜索系统。

16. 情感识别

该技术允许软件通过高级图像处理或音频数据处理来“读取”人脸表情。我们现在可以捕捉“微表情”，或细微的肢体语言暗示，以及背叛一个人情感的声音语调。

执法人员可以利用这项技术，试图在审讯过程中发现有关某人的更多信息。但它也有广泛的应用市场营销。

有越来越多的创业公司在这个领域工作。Beyond Verbal分析音频输入来描述一个人的性格特征，包括他们有多积极、多兴奋、多愤怒或多喜怒无常。nViso使用情感视频分析来激发新产品创意，识别升级和增强消费者体验。Affectiva的情绪人工智能应用于游戏、汽车、机器人、教育、医疗保健等领域，从面部和语音数据应用面部编码和情绪分析技术。

17. 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特征的过程，人工智能越来越多地应用于这一技术之上，产生了巨大的效果。

人工智能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，从而决定哪些照片在图像搜索中最相关。

图像识别技术还可以用来检测车牌，诊断疾病，分析客户和他们的意见，并验证用户的脸。

Clarifai为客户提供图像识别系统，用于检测近似重复的图像和发现类似的未分类的图像。

SenseTime是该行业的领军企业之一，开发出的人脸识别技术可以应用于银行卡验证等应用的支付和图片分析。GumGum的使命是利用人工智能技术，为网络上的图像和视频带来价值。

18. 营销自动化

到目前为止，营销部门已经从AI中获益良多，在这个行业中，人们对AI寄予厚望是有原因的。55%的营销人员确信人工智能在他们的领域会比社交媒体有更大的影响力。

营销自动化使公司能够提高参与度，提高效率，从而更快地增加收入。它使用软件自动化客户细分、客户数据集成和活动管理，并简化重复的任务，允许战略头脑回到他们最擅长的工作。

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