Технологія штучного інтелекту сьогодні активно розвивається і залучає все більше інвестицій. Не всі враховують, що термін, придуманий ще в 50-х роках минулого століття, використовується для опису різних напрямків розробки. Незалежна аналітична компанія Forrester вивчила ринок AI-проектів і склала графік розвитку цього напрямку.
Щоб розібратися в тому, які IT-продукти будуть найбільш затребуваними найближчим часом редакція Forbes відібрала 10 найактуальніших технологій штучного інтелекту. Пропонуємо вивчити цей список, разом з описом сфер застосування таких продуктів, назвами головних розробників. Хто знає, можливо, незабаром перелік компаній поповниться і вашим проектом. Деякі з напрямків навіть не мають єдиного варіанту перекладу, тому наводимо назви мовою оригіналу.
Прогноз розвитку ринку AI-технологій, складений з урахуванням даних в першому кварталі 2017 року
- Natural Language Generation - створення тексту на основі цифрових даних, використовується в обслуговуванні клієнтів, для формування аналітичних звітів і відомості підсумкової інформації по внутрішнім даними бізнесу. Подібні рішення пропонують компанії Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop.
- Speech Recognition - розпізнавання і перетворення людської мови в формат, прийнятний для комп'ютерних програм. Зараз застосовується в інтерактивних системах з голосовим управлінням, смарт-динаміках і мобільних додатках. Розробники: NICE, Nuance Communications, OpenText, Verint Systems.
- Virtual Agents - «найкраща функція нових медіа», як характеризують цю технологію в Forrester, об'єднує в собі і простих чатбот, і системи для взаємодії людини з інтернетом через підключені пристрої. Найчастіше використовується в сфері інтернет-обслуговуванні покупців, клієнтської підтримки та для «розумних» домашніх асистентів. Віртуальних агентів розробляють і впроваджують в свої продукти Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google , IBM, IPsoft, Microsoft, Satisfi.
- Machine Learning Platforms - на платформах машинного навчання створюють алгоритми, API, інструменти для розвитку і редагування нових технологій. Також використовуються для роботи з інформацією, створення дизайну моделей з подальшим впровадженням їх у додатки, процеси та в інші продукти. Уже використовується в багатьох бізнес-додатках, в основному, для прогнозування та класифікації даних. Машинним навчанням займаються в Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree.
- AI-optimized Hardware - мова йде про пристрої з технологією штучного інтелекту, графічних процесорах і супутньої техніки. Вони розробляються спеціально для виконання обчислювальних операцій, працюючи на AI-алгоритмах. Головним чином використовуються в системах глибокого навчання (deep learning). Продукт пропонують Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel, Nvidia.
- Decision Management - саме ця технологія відповідає за формування правил і операційної логіки в системах штучного інтелекту. Використовується для початкової та поточної настройки, а також навчання. Технологія вже досягла продуктової «зрілості» і вбудована в величезна кількість бізнес-інструментів, в яких відповідає за автоматичне прийняття рішень. Створюють такі рішення Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems, UiPath.
- Deep Learning Platforms - це окремий напрямок машинного навчання включає в себе штучні нейромережі з множинними рівнями абстракції. В першу чергу, використовується в програмах для розпізнавання і класифікації зразків, патернів, які працюють з великими масивами даних. Розробники: Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology, Sentient Technologies.
- Biometrics - технологія спрощує взаємодію людини і техніки, роблячи його більш природним і нативним. Сканери відбитків пальців або сітківки ока, розпізнавання мови і конституції тіла - це лише найвідоміші приклади біометричних технологій. Дослідники з'ясували, що найактивнішими споживачами таких рішень є маркетологи та аналітики ринків, а провідними продавцями біометрії - 3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera, Tahzoo.
- Robotic Process Automation - використання сценаріїв і спеціальних методів для автоматизації участі людини в бізнес-процесах. Застосовується в тих галузях виробничих циклів, де використання співробітників занадто витратно або неефективно. Компанії, які пропонують такі рішення: Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, WorkFusion.
- Text Analytics and NLP - текстова аналітика через полегшення розуміння смислових конструкцій, значень, емоційного посилу в тексті і т. Д. Використовуються методи машинного навчання і статистичний аналіз. Широко застосовується в системах онлайн-безпеки та виявлення шахрайства, цифрових помічників, програмах для пошуку неструктурованих даних. Рішення пропонують: Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd, Synapsify.
Більше про тенденції ринку технологій читайте в наших матеріалах:
джерело: Forbes.com