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

Читайте также:

Новые технологии улучшат образование вашего ребёнка, но не его творческий потенциал

Как компании используют технологии для отслеживания работников

Що таке ЕКМО та чим вона відрізняється від ШВЛ

Карантин обвалив якість потокової передачі Netflix, YouTube та інших сервісів