深度学习的突破将人工智能带入新阶段。 2006 年-2015 年是人工智能崛起的黄金十年。 2006 年 Hinton 提出深度学习 神经网络突破了人工智能的性能， 2006 年成为人工智能发展史上一个重要的分界点。
十年人工智能黄金
近年来，随着深度学习算法的逐渐成熟，AI技术分支越来越多，现在让我们数一数AI看看领先地位的19种技术AI有哪些技术！
1、 产生自然语言（Natural Language Generation）
产生自然语言是AI子学科可以将数据转换为文本，使计算机能够像人一样表达和写作，帮助客户快速生成商业报告和市场总结。
2、 语音识别(Speech Recognition)
语音识别是一门可以将语言转换为文本的交叉学科。信号处理、模式识别、概率论、信息论、声音机制和听觉机制等。
目前，语音识别领域的系统数量越来越多，通过语音响应交互系统和移动应用程序转录人类语言的系统数十万。
3、 虚拟代理（Virtual Agents）
虚拟代理是一种可以与人类互动的计算机程序，最常见的例子是聊天机器人。目前，虚拟代理主要用于客户服务和智能家居。
4、 机器学习平台（Machine Learning Platforms）
机器学习（ML）它是计算机科学的一个分支学科，也是人工智能的一个分支。它可以为计算机增加学习功能，提高计算机的学习能力。
通过提供算法，API（应用程序编程接口）、开发和培训工具、大数据以及各种应用程序，机器学习实力逐渐增强，很多企业为之青睐。目前，机器学习可以帮助用户完成业务预测和分类。
Adext AI它是世界上第一个也是唯一的观众管理工具。它将人工智能和机器学习应用于数字广告，以准确地向最符合产品定位的观众投放广告。
5、 人工智能硬件优化（AI-optimized Hardware）
如果你问AI时代，硬件会迎来春天吗？技术告诉你:是的。这里涉及项新技术——人工智能硬件优化，用于运行人工智能计算任务，经过专门设计和架构GPU(图形处理单元)和CPU(中央处理单位)。
即将推出的AI优化硅芯片将直接嵌入到你的便携设备以及生活各处。
6、 决策管理(Decision Management)
智能机器可以将规则和逻辑引入人工智能系统，研发人员可以将其应用于初始设置或培训、机器维护和调整。
决策管理已深入到企业的各种应用中，协助和实施智能决策，实现收入最大化。
7、 深度学习平台（Deep Learning Platforms）
深度学习平台是机器学习的一种特殊形式，它包含多层人工神经网络，可以模拟人脑进行数据处理和决策。目前，基于大数据集的模式识别和分类主要应用于深度学习平台。
8、 生物识别技术(Biometrics)
所谓生物识别技术，就是利用人体固有的生理特征(如指纹、脸像、虹膜等)。)和行为特征(如笔迹、声音、步态等。)通过计算机与光学、声学、生物传感器、生物统计原理等高科技手段紧密结合。)和个人身份识别。
生物识别技术可以实现人与机器之间更自然的交互，包括图像、语音和各种肢体交互，是市场研究领域的重要帮手。
9、 自动化机器处理（Robotic Processes Automation）
自动化机器处理使用脚本及其他方法实现人类操作自动化，支持企业更高效的商业流程，比较适用于人力成本高昂但效率低下的任务和流程。
典型的例子是Adext AI，它是将人工智能融入数字广告的平台，可以帮助企业完成大量的机器重复工作，提高工作效率。
未来，机器处理自动化将成为企业的重要解决方案，帮助企业充分利用人才，使员工进入更具战略性和创造性的职位，充分发挥优秀员工的价值。
10、文本分析和自然语言处理（Text Analytics and Natural Language Processing）
该技术利用文本分析，通过统计和机器学习来理解句子的结构、意义和意图。目前，文本分析和自然语言处理技术主要用于安全系统欺诈检测。它还被大量的智能助手和应用程序用于提取非结构化数据。
11.数字孪生/AI建模(Digital Twin/AI Modeling)
数字孪生是一种能够弥合物理系统与数字世界差距的软件结构。
例如，通用电气（GE）正在建立一个人工智能小组来监控飞机发动机、机车和燃气轮机，并使用通用电气机的云托管软件模型来预测故障。他们的数字双胞胎主要是软件代码行，其最准确的版本非常复杂，看起来像三维计算机设计图纸，充满交互式图表和数据节点。
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12、网络防御（Cyber Defense）
网络预防是一种以预防和检测为重点的计算机网络预防机制，能够在基础设施和信息受到威胁和攻击的第一时间做出反应。
人工智能和机器学习将网络预防带到了一个新的发展阶段，以应对日益危险的网络环境。2017年，网络违规指数（Breach Level Index）检测到的违规记录超过20亿次，其中数据意外丢失占76%，盗窃占69%。
递归神经网络可以处理输入序列，与机器学习技术相结合，创建监督学习技术。该技术可用于检测网络可疑用户活动，检测85%的网络攻击。
初创公司Darktrace将行为分析与高级数学相结合，自动检测组织内的异常行为。另一家网络安全初创企业Cylance使用人工智能算法来阻止恶意软件，减少零时差攻击（Zero-day attacks）造成损害。两家公司都将人工智能技术应用于网络安全领域，致力于服务网络安全预防。
13、合规( Compliance)
合规是指个人或组织符合公认规章制度或合同条款的要求，并具有相关行业认证。
人工智能在合规工作中的应用并不少见。例如，自然语言处理技术可以扫描监管文本，将其模式与关键字相匹配，以识别与公司相关的变化。
资本压力测试方案具有预测分析功能和场景构建器，可以帮助公司遵守监管资本要求。而且，深度学习和使用可以有效减少被标记为潜在洗钱活动的交易量。
14知识工作(Knowledge Worker Aid)
许多人担心人工智能是否会完全取代人类的工作，但我们可以从不同的角度思考。实践证明，人工智能的价值确实很大，它可以极大地帮助员工工作，特别是在知识领域工作的员工。
事实上，智能知识被列为第二大最具破坏性的新兴技术趋势。知识渊博的医疗和法律工作者将逐渐依赖于人工智能技术。
例如，越来越多的公司开始在这一领域工作Kim Technologies，公司的目标是为那些没有的人IT在人工智能的帮助下，编程经验的知识工作者提供创建新工作流程和文档流程的工具。
15、内容创作(Content Creation)
内容创作是指人们在互联网上贡献材料的过程，包括视频、广告、博客帖子、白皮书、信息图表等视觉或书面材料。
像《今日美国》(USA Today)、赫斯特(Hearst)哥伦比亚广播公司(CBS)该品牌已经开始使用人工智能来生产内容。
例子是Wibbitz。Wibbitz是一个SaaS该工具可以帮助出版商利用人工智能视频制作技术在几分钟内从书面内容中创建视频。另一个例子是Wordsmith，它是由Automated Insights基于利润数据制作新闻报道的自然语言技术创建的工具。
16、P2P网络( Peer-to-Peer Networks)
P2P网络，即对等计算机网络，是对等者的一种（Peer）分布式应用架构分配任务和工作负应用层中形成的网络形式。
Bet Capital LLC首席执行官Ben Hartman表示：P2P该网络也被用于货币加密，甚至可以通过收集和分析大量数据来解决世界上最具挑战性的问题。
Nano Vision它是一家以加密货币奖励用户的初创公司，旨在改变我们处理人类健康威胁的方式，如超级细菌、传染病和癌症。
该领域的另一个例子是Research，它是一个分散的搜索引擎，分散搜索引擎，通过令牌奖励会员更透明的搜索引擎系统。
17、情绪识别(Emotion Recognition)
情绪识别是一种利用先进的图像处理或音频数据处理读取人脸情绪的技术。目前，情绪识别技术已经能够捕捉到微表情，识别肢体语言暗示，分析含有情绪的语音语调。
执法人员可以将此项技术应用到审讯任务，检测嫌疑人情绪来获取想要得到的信息。
越来越多的初创公司正在使用这种技术。除了语言分析和音频输入还可以描述一个人的个性特征，包括积极、兴奋、愤怒等。
知名情绪识别公司Affectiva发布了一款人工智能情绪监控软件AffectivaAI，其目标是携带已经出现的半自动驾驶汽车来监控驾驶员的精神状态。当驾驶员嗜睡、过度焦虑或易怒时，自动驾驶系统将及时接管汽车，以确保驾驶安全。
18、图像识别( Image Recognition)
图像识别是指在数字图像或视频中识别物体特征的过程AI该技术的堆叠也使其功能越来越强大。
人工智能可以在社交媒体平台上搜索照片，将其与大量数据集进行比较，找出最相关的内容。
还可用于车牌检测、疾病诊断、客户意见分析等图像识别技术。
SenseTime该公司开发了面部识别技术，可应用于银行卡验证、应用支付、图片分析等领域。
19、智能营销(Marketing Automation)
目前，市场营销部门从人工智能中受益匪浅界对人工智能极为乐观，对人工智能技术的未来充满信心。该领域55%的营销人员认为人工智能比社交媒体更有影响力。
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