據(jù)《福布斯》報(bào)道，人工智能市場(chǎng)正在快速發(fā)展。除了引發(fā)的討論和媒體的高度關(guān)注，以及不斷涌現(xiàn)的創(chuàng)業(yè)公司和試圖收購(gòu)這些創(chuàng)業(yè)公司的互聯(lián)網(wǎng)巨頭之外，這一領(lǐng)域吸引的投資和企業(yè)使用也越來(lái)越多。

　　Narrative Science進(jìn)行的調(diào)查顯示，去年38%的企業(yè)已經(jīng)在使用人工智能，而到2018年將增長(zhǎng)至62%。Forrester Research則預(yù)計(jì)，2017年人工智能領(lǐng)域獲得的投資將同比增長(zhǎng)超過(guò)300%。IDC估計(jì)，人工智能行業(yè)的規(guī)模將從2016年的80億美元增長(zhǎng)至2020年的超過(guò)470億美元。

　　人工智能的概念包含多種技術(shù)和工具，一些出現(xiàn)的時(shí)間已經(jīng)很長(zhǎng)，而另一些則剛剛出現(xiàn)。為了讓外界更好地了解當(dāng)前趨勢(shì)，F(xiàn)orrester發(fā)布了關(guān)于人工智能的TechRadar報(bào)告，對(duì)13種企業(yè)應(yīng)當(dāng)關(guān)注的人工智能技術(shù)進(jìn)行了分析。

　　基于Forrester的分析，以下是《福布斯》列出的10大熱門人工智能技術(shù)：

　　1.自然語(yǔ)言生成：利用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)生成文本。目前被用在客戶服務(wù)、報(bào)告生成，以及商業(yè)情報(bào)信息總結(jié)等方面。范例供應(yīng)商：Attivio、Cambridge Semantics、Digital Reasoning、Lucidworks、Narrative Science、SAS。

　　2.語(yǔ)音識(shí)別：聽(tīng)寫(xiě)人類語(yǔ)言，并將其轉(zhuǎn)換為對(duì)計(jì)算機(jī)應(yīng)用有用的形式。目前被用在互動(dòng)語(yǔ)音響應(yīng)系統(tǒng)和移動(dòng)應(yīng)用中。范例供應(yīng)商：NICE、Nuance Communications、OpenText、Verint Systems。

　　3.虛擬助手：用Forrester的話來(lái)說(shuō)，這是“當(dāng)前媒體的寵兒”，其中既包括簡(jiǎn)單的聊天機(jī)器人，也包括可以與人類聯(lián)網(wǎng)溝通的先進(jìn)系統(tǒng)。目前被用在客戶服務(wù)和支持，以及智能家居管理工具中。范例供應(yīng)商：亞馬遜、蘋(píng)果、Artificial Solutions、Assist AI、Creative Virtual、谷歌（微博）、IBM、IPsoft、微軟、Satisfi。

　　4.機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)：提供算法、API（應(yīng)用程序接口）、開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練工具包、數(shù)據(jù)，以及計(jì)算能力，從而設(shè)計(jì)、訓(xùn)練計(jì)算模型并將其發(fā)展成為應(yīng)用、流程和機(jī)器。目前被廣泛用于企業(yè)應(yīng)用，大部分都包含預(yù)測(cè)或分類功能。范例供應(yīng)商：亞馬遜、Fractal Analytics、谷歌、H2O.ai、微軟、SAS、Skytree。

　　5.經(jīng)過(guò)人工智能優(yōu)化的硬件：用于運(yùn)行人工智能計(jì)算任務(wù)、經(jīng)過(guò)專門設(shè)計(jì)和架構(gòu)的GPU（圖形處理單元）和應(yīng)用。目前被用于改變深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。范例供應(yīng)商：Alluviate、Cray、谷歌、IBM、英特爾、英偉達(dá)。

　　6.決策管理：向人工智能系統(tǒng)插入規(guī)則和邏輯的引擎，可用于初始化設(shè)置/訓(xùn)練，以及持續(xù)的維護(hù)和優(yōu)化。這是一種成熟的技術(shù)，被用于多種不同的企業(yè)應(yīng)用，輔助或進(jìn)行自動(dòng)化決策。范例供應(yīng)商：Advanced Systems Concepts、Informatica、Maana、Pegasystems、UiPath。

　　7.深度學(xué)習(xí)平臺(tái)：一種特殊形式的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，包含多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。目前主要被用于基于大數(shù)據(jù)集的模式識(shí)別和分類。范例供應(yīng)商：Deep Instinct、Ersatz Labs、Fluid AI、MathWorks、Peltarion、Saffron Technology、Sentient Technologies。

　　8.生物信息：賦能更多人機(jī)之間的自然互動(dòng)，包括但不限于圖像和觸控識(shí)別、語(yǔ)音和身體語(yǔ)言。目前主要被用于市場(chǎng)研究。范例供應(yīng)商：3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera、Tahzoo。

　　9.機(jī)器處理自動(dòng)化：使用腳本和其他方法實(shí)現(xiàn)人類操作的自動(dòng)化，以支持更高效的商業(yè)流程。目前被用于某些人力成本高昂或低效的任務(wù)和流程。范例供應(yīng)商：Advanced Systems Concepts、Automation Anywhere、Blue Prism、UiPath、WorkFusion。

　　10.文本分析和自然語(yǔ)言處理：自然語(yǔ)言處理技術(shù)利用統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法去理解語(yǔ)句的結(jié)構(gòu)、含義、情緒和意圖。目前被用于欺詐探測(cè)和信息安全，多種自動(dòng)化助手，以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挖掘。范例供應(yīng)商：Basis Technology、Coveo、Expert System、Indico、Knime、Lexalytics、Linguamatics、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd、Synapsify。

　　目前，人工智能可以給企業(yè)帶來(lái)許多幫助。但根據(jù)Forrester去年的調(diào)查，在不計(jì)劃投資人工智能的公司中，許多公司認(rèn)為，人工智能的普及存在障礙。

　　這些障礙包括：

　　1.沒(méi)有清晰定義的商業(yè)場(chǎng)景：42%

　　2.不清楚人工智能可以如何使用：39%

　　3.缺乏必要的技能：33%

　　4.需要首先投資，推動(dòng)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的現(xiàn)代化：29%

　　5.缺乏預(yù)算：23%

　　6.不確定配置人工智能系統(tǒng)需要具備哪些元素：19%

　　7.人工智能系統(tǒng)尚未得到證明：14%

　　8.缺乏適當(dāng)?shù)牧鞒袒蚬芾矸椒ǎ?3%

　　9.人工智能只是噱頭，沒(méi)有實(shí)質(zhì)的東西：11%

　　10.不掌握，或是無(wú)法獲得所需的數(shù)據(jù)：8%

　　11.不確定人工智能是什么：3%

　　Forrester認(rèn)為，在克服這些障礙之后，企業(yè)可以加速向以用戶為導(dǎo)向應(yīng)用的轉(zhuǎn)型，以及發(fā)展企業(yè)智能的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。