이제 인공지능은 우리 삶에 있어서 빼놓을 수 없는 것이 되었어요. 하지만, 여전히 대부분의 사람들에게 인공지능은 먼 나라의 이야기처럼 들리는 것 같아요. 인공지능이 사용되고 있는 19가지 영역이라는 중국 qianjia의 8월 23일자 기사 ’19个人工智能(AI)热门应用领域，你知道多少？’를 번역해보았어요. 조금 어렵게 느껴질 수도 있지만 찬찬히 읽어보면 인공지능을 이해하는데 도움이 됩니다.
01 자연 언어 생성 (Natural Language Generation)
자연 언어 생성은 고객 서비스, 보고서 생성 및 시장 개요를 위해 데이터가 텍스트로 변환되는 방식을 연구하는 인공 지능의 한 분야입니다.
02 음성 인식 (Speech Recognition)
Siri가 전형적인 예입니다. 현재 음성 응답 대화형 시스템 및 모바일 응용 프로그램을 통해 인간 언어를 기록하는 수십만 개의 시스템이 있습니다.
03 가상 에이전트 (Virtual Agents)
가상 조수는 인간과 상호 작용하는 컴퓨터 에이전트 또는 프로그램으로, 특히 채팅봇이 가장 대표적인 예입니다. 가상 조수는 주로 고객 서비스 및 지원에 사용되며 스마트 홈의 관리자로 사용할 수 있습니다.
04 기계 학습 플랫폼 (Machine Learning Platforms)
기계 학습은 컴퓨터의 학습 능력을 향상시키는 컴퓨터 과학 및 인공 지능 기술의 한 분야입니다. 알고리즘, API (응용 프로그래밍 인터페이스), 개발 및 교육 툴킷, 데이터를 제공하고 애플리케이션, 프로세스 및 기타 기계, 교육 및 배포 모델을 설계하는 힘을 계산하여, 널리 예측 및 분류 작업을 해결하는 사업에 의해 선호 . Adext는 인공 지능과 기계 학습을 디지털 광고에 적용하여 최고의 타겟 고객에게 광고를 정확하게 전달하기위한 세계 최초이자 유일한 잠재 고객 관리 도구입니다.
05 인공 지능 하드웨어 최적화 (AI 최적화 하드웨어)
인공 지능을 실행하는 데 사용되는 컴퓨팅 작업은 특수 설계되고 설계된 GPU (그래픽 처리 장치) 및 CPU (중앙 처리 장치)입니다. 다가올 인공 지능 최적화 된 실리콘 칩은 휴대용 장치에 직접 장착 될 것입니다.
06 의사 결정 관리 (Decision Management)
지능형 시스템은 AI 시스템에 규칙과 로직을 도입 할 수 있으므로 초기 설정 / 교육뿐만 아니라 지속적인 유지 관리 및 최적화에도 사용할 수 있습니다. 의사 결정 관리는 의사 결정을 지원하거나 자동화하여 비즈니스 수익을 극대화 할 수있는 다양한 엔터프라이즈 응용 프로그램에서 구현됩니다.
07 심층 학습 플랫폼 (Deep Learning Platforms)
심층 학습 플랫폼은 인간 두뇌를 시뮬레이션하고 데이터를 처리하며 의사 결정 패턴을 만드는 인공 신경 네트워크의 여러 계층으로 구성된 기계 학습의 특수한 형태입니다. 현재 주로 큰 데이터 세트를 기반으로 하는 패턴 인식 및 분류에 주로 사용됩니다.
08 생체 인식 (Biometrics)
이 기술은 신체의 물리적 구조 및 형태뿐만 아니라 인간 행동을 식별, 측정 및 분석합니다. 이미지, 터치 인식 및 신체 언어 인식을 포함하되 이에 국한되지 않는 인간과 기계 간의 자연스러운 상호 작용을 제공 할 수 있으며 현재 시장 조사에 널리 사용됩니다.
09 기계 가공 자동화 (Robotic Processes Automation)
기계 프로세싱 자동화는 스크립트 및 기타 방법을 사용하여 인간 작업을 자동화하여 보다 효율적인 비즈니스 프로세스를 지원합니다. 노동 비용이 높거나 비효율적인 작업 및 프로세스에 주로 사용됩니다. 기계 가공 자동화를 통해 인적 자원을 극대화하고 직원을 보다 창의적이고 전략적으로 만들 수 있으며, 이는 회사의 발전에 결정적인 요소입니다.
10 텍스트 분석 및 자연 언어 처리 (Text Analytics and Natural Language Processing)
자연 언어 처리 및 텍스트 분석은 통계 및 기계 학습 방법을 사용하여 문장의 의미, 감정과 의도를 이해할 수 있습니다. 이는 정보 보안 및 사기 탐지의 분야에 널리 사용될 뿐만 아니라 비정형 데이터를 마이닝하는 데 사용됩니다.
11 디지털 트윈 / AI 모델링 (Digital Twin/AI Modeling)
Digital Twins은 물리적 시스템과 디지털 세계 사이의 틈을 연결하는 소프트웨어 아키텍처입니다. GE (General Electric)는 항공기 엔진, 기관차, 가스 터빈 및 고장 예측을 모니터하는 인공 지능 회사를 설립 할 것이라고 발표했습니다. 이 회사의 디지털 쌍둥이는 단지 몇 줄의 코드 일뿐 아니라 가장 복잡한 버전조차도 3D 컴퓨터 지원 설계 도면, 대화형 차트 및 데이터 포인트로 가득합니다.
12 사이버 방위 (Cyber Defense)
사이버 방어는 인프라 및 정보가 공격 받고 위협받을 때 예방, 탐지 및 시기 적절한 대응에 중점을 두는 컴퓨터 네트워크 방어 메커니즘입니다. 인공 지능과 기계 학습은 사이버 방어를 새로운 발전 단계로 이끌었습니다. 2017년에는 20억 건의 침입 기록이 발견되었으며 그 중 76 %는 우발적으로 발생한 것이고, 69 %는 신분 분실로 인한 것이었습니다. Recurrent Neural Network (RNN)는 입력 시퀀스를 처리 할 수 있으며 기계 학습 기술과 결합하여 감독 학습 기법을 생성해 의심스러운 대상을 탐지하고 사이버 공격을 최대 85%까지 탐지할 수 있습니다.
Darktrace 및 Cylance 등 과 같은 신생회사는 사이버 방어와 결합된 인공 지능의 작업 영억을 중요하게 생각합니다. Darktrace는 행동 분석과 고급 수학을 결합하여 조직 내의 비정상적인 행동을 자동으로 감지합니다. Cylance는 인공 지능 알고리즘을 사용하여 악성 코드 침입을 차단하고 공격으로 인한 피해를 완화합니다. 사이버 방어에 전념하는 또 다른 회사 Deep Instinct는 서버 및 모바일 장치를 보호하기 위해 설계된 “가장 파괴적인 신생회사”로 간주됩니다.
13 규정 (Compliance)
규정이란 사람 또는 회사의 비즈니스 활동이 인정된 관리, 규정, 규칙, 표준 또는 계약 조건과 일치함을 의미합니다. 규정 준수 작업에 인공 지능을 적용하는 것은 드문 일이 아니며 텍스트를 스캔하고 패턴을 키워드와 일치시켜 회사 관련 변경 사항을 식별합니다. 예측 분석 및 시나리오 빌더를 사용하는 자본 스트레스 테스트 기술은 기업이 규제 자본 요구 사항을 준수하는 데 도움이 됩니다. 또한 심층 학습을 사용하면 잠재적인 자금 세탁 활동으로 표시된 거래수를 효과적으로 줄일 수 있습니다.
14 지식 원조(Knowledge Worker Aid)
많은 사람들이 인공 지능이 인간의 작업을 완전히 대체 할 것인가에 대해 걱정하고 있지만, 인공 지능 기술은 지식 작업 분야의 일을 하는 데 인류의 큰 도움이 된다는 것을 잊지 마십시오. 지식 작업의 자동화는 두 번째로 파괴적인 신흥 기술로 선정되었습니다. 지식 근로자에게 크게 의존하는 의료 및 법률 분야에서 종사자는 인공 지능 기술을 진단 도구로 사용하는 경우가 점점 많아질 것입니다.
15 콘텐츠 제작 (Content Creation)
콘텐츠 제작에는 비디오, 광고, 블로그, 백서, 차트 및 기타 시각적 또는 서면 자료와 같이 사람들이 온라인 세계에 입력하는 모든 자료가 포함됩니다. CBS(哥伦比亚广播公司)등 그룹은 이미 인공 지능 기술로 내용을 제작하고, Wibbitz의 SaaS 플랫폼은 인공 지능 영상 제품으로 텍스트를 영상내용으로 바꿀 수 있습니다. 자동으로 회사에서 개발한 Wordsmith를 투시하여, 테이터를 획득한 후 자연언어처리 기술을 이용하여 뉴스를 씁니다.
16 P2P네트워크 ( Peer-to-Peer Networks)
P2P 네트워크는 네트워크 참가자가 갖고 있는 하드웨어 리소스의 일부를 공유하는 것을 말합니다. 이러한 공유 리소스는 네트워크를 통해 서비스 및 컨텐트를 제공하며 중간 엔터티를 거치지 않고 다른 P2P 노드[i]가 직접 액세스 할 수 있습니다. Bet Capital LLC 최고 경영자 Hartmann는 《기업가》 잡지와의 인터뷰에서 P2P 네트워크가 통화 암호화에도 사용되고 심지어 많은 양의 데이터를 수집하고 분석함으로써 세계에서 가장 어려운 문제를 해결할 수 있다고 말했습니다.
Prius는 P2P 네트워크 및 인공 지능을 사용하여 검색 엔진을 보다 쉽게 액세스 할 수 있는 것에 취지를 둔 회사입니다. 암호화 통화를 보상으로 부여함으로써 참가자가 컴퓨터의 컴퓨팅 성능을 활용할 수 있도록 유도합니다. 이에 따라 이 회사는 더욱 투명한 검색 엔진 플랫폼을 구축 할 것을 약속했습니다.
17 감정 인식 (Emotion Recognition)
감정적인 인식은 고급 이미지 처리 또는 오디오 데이터 처리를 통해 사람의 얼굴의 표정을 “읽을” 수 있습니다. 이미 “미세 표현”을 포착하고, 신체 언어 신호를 식별하고, 감정이 담겨있는 음성 억양을 분석 할 수 있습니다. 법률집행원은 이 기술을 사용하여 심문 과정에서 더 많은 정보를 얻으며, 이 기술은 시장 마케팅에도 널리 사용되고 있습니다.
18 이미지 인식 ( Image Recognition)
이미지 인식은 디지털 이미지 또는 영상에서 물체나 특징을 식별하고 탐지하는 프로세스를 말합니다. 인공 지능 기술은 이 분야에서 고유 한 이점이 있습니다. 인공 지능은 소셜 미디어 플랫폼에서 사진을 검색하고, 큰 데이터 세트와 비교하여 가장 관련성 높은 콘텐츠를 찾을 수 있습니다. 이미지 인식 기술은 번호판 인식, 질병 탐지, 고객 의견 분석 및 신분 인증 등에 사용될 수 있습니다.
19 스마트 마케팅 (Marketing Automation)
지금까지 마케팅 부서는 인공 지능으로인해 많은 혜택을 얻었으며, 인공 지능에 대한 업계의 신뢰는 확고합니다. 마케팅 담당자의 55%는 인공 지능이 소셜 미디어보다 자신의 분야에서 더 많은 영향력을 발휘할 것이라고 확신합니다. 스마트 마케팅은 회사의 참여와 효율성, 고객 세분화, 고객 데이터 통합 및 관리 활동을 강화하고, 반복적인 작업을 간소화 할 수 있습니다. 그로 인해 그 우리가 전략 개발에 더 많은 시간을 가질 수 있도록 해줍니다.
기사 원본 :
文章原标题《19 AI Technologies That Are Currently Dominating》，作者：Ben Cryer，译者：Elaine
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