2016年，世界经济论坛（World Economic Forum）指出人类正站在第四次工业革命的开端，这次革命与之前的三次（蒸汽，电气和数字化）革命相比，能给我们的社会带来更深刻和快速的改变。世界经济论坛更是指出，这次革命的主要力量就是人工智能，机器人和智能系统会将我们的实体平台和数字平台推向一个新的高度。今天老刘就跟大家聊一聊老刘心目中的十大人工智能技术。
自然语言生成
自然语言，也就是我们说的语言。在没有大数据分析之前，计算机对自然语言的处理一直不尽人意，这主要是因为计算机的逻辑思维原理和人类的大脑的逻辑思维方式不同造成的。一个很明显的例子就是我们使用百度翻翻译一篇英语文章往往会词不达意，逻辑混乱。不过基于大数据处理技术，自然语言生成得到了很大的进步。很多平台的客服现在已经支持自动回复功能，这就是自然语言生成技术带来的优势。
语音识别
简单的来说就是我们输入语音，然后应用领会我们的意图并对我们的指令做出反馈。现在几乎每家科技企业都在做语音识别技术：苹果的Siri，微软的小娜还有谷歌，亚马逊等企业。有兴趣的朋友可以看看我之前写手机未来5个方向的文章。
Siri是语音识别技术的代表
虚拟代理
虚拟代理一般会和语音识别技术一起使用，它的目标是搭起一座人类和其他工具互联的平台。这座桥可以是任何计算设备，如手机，或者亚马逊推出的Echo智能管家等产品。虚拟代理会大大简化人们对各种生产工具的使用成本。在未来，结合机器人技术，虚拟代理会成为你的小跟班或者仆人。
机器学习平台
人工智能的发展历程是从最早的以“推理”为重点到现在以“学习”为重点的。机器学习顾名思义就是让计算设备具有学习能力。在最近几年，机器学习成为了人工智能领域最重要的研究方向，相关的企业应用也层出不穷，机器学习平台就是为这些应用提供服务的地方。一般的机器学习平台都会提供诸如算法，开发接口，开发和训练工具以及数据等服务。亚马逊，Google和微软都有类似相关的平台（云）供企业用户使用。
深度学习
深度学习是人工智能的一个子学科，它主要是基于人工智能神经网络。基于大量数据的图像识别功能，特斯拉的自动驾驶就得以实现了。深度学习被视为人工智能的一个重要的发展里程碑，因而被很多科研机构和大公司所青睐，2016年著名的围棋程序AlphaGo就是基于深度学习所开发的。深度学习虽然被搞的热火朝天，但是，到目前为止深度学习还是一个缺乏理论基础由经验而非理论来验证的学科。
AI优化硬件
承载人工智能计算任务的硬件目前主要是GPU（ Graphics processing units ）也就是显卡。为什么不是CPU呢？因为CPU主要为进行顺序串处理而设计的，深度学习应用需要处理大规模的并行计算任务，CPU就显得捉襟见肘了。GPU最初被设计来处理图像色彩渲染的任务，其拥有数千个处理计算的核心正好符合深度学习要求。有兴趣的朋友可以去Nivdia的官网去看看CPU和GPU的对比视频。
Nvidia最新的人工智能系统DGX-1
决策管理
又或者叫企业决策管理或者商业决策管理，原理是我们输入一些企业运行的规则和逻辑到人工智能系统。由系统给出如何创建，运行以及调整一个企业的执行策略，总之就是让一个企业的运行自动化。
生物识别技术
生物识别技术就是用数理统计的原理来识别生物个体，比如说我们的手机的各种传感器像指纹识别，声音识别，面部识别等都是生物是比技术的一种。
自动化机器人
通过使用脚本和其他的方法，我们可以实现机器的自动化，从而达到高效的生产过程，这就是自动化机器人。不过目前自动化机器人的解决方案不是太过昂贵就是太低效，所以应用方面还没有太好的例子。
文本分析
文本分析技术主要用于安全领域，它可以很好的分析一些非结构化的数据（语言）。目前大约有80%的信息是以文本的形式保存的，所以文本分析在未来会有很大的商业价值可以挖掘。
在过去的2016年即人工智能元年，我们感受到了Alpha Go在围棋界的横扫千军，特斯拉电动车的部分自动驾驶功能等人工智能带给我们的体验。这只是一个开始，Alpha Go绝不仅仅是一个围棋手，他在未来还会学习更多的有用的技能，特斯拉则在像“让驾驶不再是人类的技能”这一伟业前行。
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