10 технологий, которыми стоит заниматься — отчёт аналитиков Forrester

Технология искусственного интеллекта сегодня активно развивается и привлекает всё больше инвестиций. Не все учитывают, что термин, придуманный ещё в 50-х годах прошлого века, используется для описания разных направлений разработки. Независимая аналитическая компания Forrester изучила рынок AI-проектов и составила график развития этого направления.

Чтобы разобраться в том, какие IT-продукты будут самыми востребованными в ближайшее время редакция Forbes отобрала 10 самых актуальных технологий искусственного интеллекта. Предлагаем изучить этот список, вместе с описанием сфер применения таких продуктов, названиями главных разработчиков. Кто знает, возможно, вскоре перечень компаний пополнится и вашим проектом. Некоторые из направлений даже не имеют единого варианта перевода, потому приводим названия на языке оригинала.

Прогноз развития рынка AI-технологий, составленный с учётом данных в первом квартале 2017 года

Прогноз развития рынка AI-технологий, составленный с учётом данных в первом квартале 2017 года

  • Natural Language Generation — создание текста на основе цифровых данных, используется в обслуживании клиентов, для формирования аналитических отчётов и сведения итоговой информации по внутренним данным бизнеса. Подобные решения предлагают компании Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop.
  • Speech Recognition — распознавание и преобразование человеческой речи в формат, приемлемый для компьютерных программ. Сейчас применяется в интерактивных системах с голосовым управлением, смарт-динамиках и мобильных приложениях. Разработчики: NICE, Nuance Communications, OpenText, Verint Systems.
  • Virtual Agents — «лучшая функция новых медиа», как характеризуют эту технологию в Forrester, объединяет в себе и простых чатботов, и системы для взаимодействия человека с интернетом через подключённые устройства. Чаще всего используется в сфере интернет-обслуживании покупателей, клиентской поддержке и для «умных» домашних ассистентов. Виртуальных агентов разрабатывают и внедряют в свои продукты Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft, Satisfi.
  • Machine Learning Platforms — на платформах машинного обучения создают алгоритмы, API, инструменты для развития и редактирования новых технологий. Также используются для работы с информацией, создания дизайна моделей с последующим внедрением их в приложения, процессы и в другие продукты. Уже используется во многих бизнес-приложениях, в основном, для прогнозирования или классификации данных. Машинным обучением занимаются в Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree.
  • AI-optimized Hardware — речь идёт об устройствах с технологией искусственного интеллекта, графических процессорах и сопутствующей технике. Они разрабатываются специально для выполнения вычислительных операций, работая на AI-алгоритмах. Главным образом используются в системах глубокого обучения (deep learning). Продукт предлагают Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel, Nvidia.
  • Decision Management — именно эта технология отвечает за формирование правил и операционной логики в системах искусственного интеллекта. Используется для первоначальной и текущей настройки, а также обучения. Технология уже достигла продуктовой «зрелости» и встроена в огромное количество бизнес-инструментов, в которых отвечает за автоматическое принятие решений. Создают такие решения Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems, UiPath.
  • Deep Learning Platforms — это отдельное направление машинного обучения включает в себя искусственные нейросети со множественными уровнями абстракции. В первую очередь, используется в программах для распознавания и классификации образцов, паттернов, которые работают с большими массивами данных. Разработчики: Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology, Sentient Technologies.
  • Biometrics — технология упрощает взаимодействие человека и техники, делая его более естественным и нативным. Сканеры отпечатка пальца или сетчатки глаза, распознавание речи и конституции тела — это лишь самые известные примеры биометрических технологий. Исследователи выяснили, что самыми активными потребителями таких решений являются маркетологи и аналитики рынков, а ведущими продавцами биометрии — 3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera, Tahzoo.
  • Robotic Process Automation — использование сценариев и специальных методов для автоматизации участия человека в бизнес-процессах. Применяется в тех отраслях производственных циклов, где использование сотрудников слишком затратно или неэффективно. Компании, которые предлагают такие решения: Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, WorkFusion.
  • Text Analytics and NLP — текстовая аналитика через облегчение понимания смысловых конструкций, значений, эмоционального посыла в тексте и т. д. Используются методы машинного обучения и статистический анализ. Широко применяется в системах онлайн-безопасности и выявления мошенничества, цифровых ассистентах, программах для поиска неструктурированных данных. Решения предлагают: Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd, Synapsify.

Больше о тенденциях рынка технологий читайте в наших материалах:

Источник: Forbes.com