十大人工智能技术

人工智能通过创新技术改变了我们的生活方式。人工智能在每个行业都掀起了风暴，并对社会的每个部门都产生了深远的影响。人工智能术语一词最早是在1956年的一次会议上创造的。会议的讨论导致了跨学科信息技术自然语言生成学。互联网的出现帮助技术呈指数级发展。 三十年来，人工智能技术一直是一项独立的技术，但现在应用广泛存在于生活的各个领域。人工智能以 AL 首字母缩略词而闻名，是在机器中重建人类智能的过程。

许多新兴技术都嵌入在人工智能中。从初创企业到大型组织都在激烈竞争，以实施人工智能以实现卓越运营、数据挖掘等。让我们讨论一下十大最新的人工智能技术。

十大人工智能技术：
1、自然语言生成
2、语音识别
3、虚拟代理
4、决策管理
5、生物测定学
6、机器学习
7、机器人过程自动化
8、点对点网络
9、深度学习平台
10、AL优化硬件

最新人工智能技术

1. 自然语言生成
natural-language-generation机器以与人脑不同的方式处理和交流。自然语言生成是一种将结构化数据转换为本地语言的时尚技术。这些机器使用算法进行编程，以将数据转换为用户所需的格式。自然语言是人工智能的一个子集，可帮助内容开发人员自动化内容并以所需的格式交付。内容开发人员可以使用自动化内容在各种社交媒体平台和其他媒体平台上进行推广，以吸引目标受众。随着数据转换为所需的格式，人为干预将大大减少。数据可以以图表、图形等形式可视化。

2. 语音识别
speech-recognition语音识别是人工智能的另一个重要子集，它通过计算机将人类语音转换为有用且易于理解的格式。语音识别是人与计算机交互之间的桥梁。该技术可识别并转换多种语言的人类语音。iPhone的Siri是语音识别的一个典型例子。

 

3. 虚拟代理
growler虚拟代理已成为教学设计师的宝贵工具。虚拟代理是与人类交互的计算机应用程序。Web和移动应用程序提供聊天机器人作为其客户服务代理，与人类交互以回答他们的查询。Google Assistant帮助组织会议，亚马逊的Alexia帮助您轻松购物。虚拟助手也像语言助手一样，从您的选择和偏好中挑选线索。IBM Watson 了解以多种方式询问的典型客户服务查询。虚拟代理也充当软件即服务。

4. 决策管理
现代组织正在实施决策管理系统，用于将数据转换和解释为预测模型。企业级应用程序实施决策管理系统以接收最新信息，以执行业务数据分析以帮助组织决策。决策管理有助于快速做出决策、避免风险和实现流程自动化。决策管理系统广泛应用于金融领域、医疗保健部门、贸易部门、保险部门、电子商务等领域。

5. 生物识别
bio-metrics深度学习是人工智能的另一个分支，其功能基于人工神经网络。这项技术教会计算机和机器像人类一样通过示例学习。“深度”一词之所以被创造出来，是因为它在神经网络中具有隐藏层。通常，神经网络有 2-3 个隐藏层，最多可以有 150 个隐藏层。深度学习对大量数据有效，可以训练模型和图形处理单元。这些算法在层次结构中工作以自动执行预测分析。深度学习已经在航空航天和军事等许多领域展开了翅膀，以检测来自卫星的物体，通过在工人靠近机器时识别风险事件来帮助提高工人的安全性，帮助检测癌细胞等。

6. 机器学习
machine-learning机器学习是人工智能的一个部门，它使机器能够在不实际编程的情况下理解数据集。机器学习技术通过使用算法和统计模型执行的数据分析，帮助企业做出明智的决策。企业正在大力投资机器学习，以从其在各个领域的应用中获益。医疗保健和医学界需要机器学习技术来分析患者数据，以预测疾病和有效治疗。银行和金融部门需要机器学习进行客户数据分析，以识别和推荐客户投资方案，以及预防风险和欺诈。零售商利用机器学习通过分析客户数据来预测不断变化的客户偏好和消费者行为。

7. 机器人过程自动化
robotic-process-automation机器人过程自动化是人工智能的应用，它配置机器人（软件应用程序）来解释、交流和分析数据。人工智能的这一学科有助于自动化部分或完全手动操作，这些操作是重复的和基于规则的。

8. 点对点网络
machine-learning点对点网络有助于连接不同的系统和计算机进行数据共享，而无需通过服务器传输数据。点对点网络有能力解决最复杂的问题。该技术用于加密货币。由于连接了各个工作站并且未安装服务器，因此实施具有成本效益。

9. 深度学习平台
deep-learning深度学习是人工智能的另一个分支，它基于人工神经网络运行。这项技术教会计算机和机器像人类一样通过示例学习。“深度”一词之所以被创造出来，是因为它在神经网络中具有隐藏层。通常，神经网络有 2-3 个隐藏层，最多可以有 150 个隐藏层。深度学习对大量数据有效，可以训练模型和图形处理单元。这些算法在层次结构中工作以自动执行预测分析。深度学习已经在航空航天和军事等许多领域展开了翅膀，以检测来自卫星的物体，通过在工人靠近机器时识别风险事件来帮助提高工人的安全性，帮助检测癌细胞等。

10. AL 优化硬件
ai-optimized-hardware人工智能软件在商业世界中有着很高的需求。随着对软件的关注增加，对支持软件的硬件的需求也随之出现。传统芯片无法支持人工智能模型。新一代人工智能芯片正在开发中，用于神经网络、深度学习和计算机视觉。AL 硬件包括用于处理可扩展工作负载的 CPU、用于神经网络的专用内置芯片、神经形态芯片等。像英伟达和高通这样的组织。AMD正在开发可以执行复杂AI计算的芯片。医疗保健和汽车可能是将从这些芯片中受益的行业。

结论
总而言之，人工智能代表了智能的计算模型。智能可以被描述为结构、模型和操作功能，可以对问题解决、推理、语言处理等进行编程。使用人工智能的好处已经在许多领域获得。采用人工智能的组织应进行预发布试用，以消除偏见和错误。设计，模型，应该是坚固的。发布人工系统后，企业应在不同场景下持续监控。组织应创建和维护标准，并聘请来自不同学科的专家，以便做出更好的决策。人工智能的目标和未来目标是自动化所有复杂的人类活动，消除错误和偏见。