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法律研究人工智慧及其十大技術
計算機科學中最引人入勝的分支之一——人工智慧（AI）——一直在技術領域蓬勃發展。人工智慧目前被用於計算機遊戲的程式設計、理解自然人類語言（蘋果的 Siri 和微軟的 Cortana）、神經網路和機器人技術（例如，索菲亞——最先進的類人機器人）。
公司正在投資人工智慧，並且這一比例逐年增長——從 2016 年的 38% 增至 2018 年的 62%，根據福布斯最近的出版物，預計市場增長將從 2016 年的 80 億美元增至 2020 年的 470 億美元。
以下是基於人工智慧演算法的最熱門技術：
自然語言生成
資料需要以文字的形式不斷評估和解釋。資料點被轉換為語言/簡單句子並進一步傳達。新一代人工智慧演算法可以以相對較低的成本做到這一點，並且可以擴充套件規模並提高準確性。它允許員工專注於其他活動，因為計算機能夠重複進行資料分析，同時報告生成是自動化的。它主要用於廣告、天氣預報、總結商業智慧報告等。它已被劍橋語義學、SAS、Lucidworks、Narrative Science 等公司使用。
自然語言處理
通常被稱為人機互動，NLP 指的是計算機對人類語言的理解。這裡使用的人工智慧演算法有助於理解句子、回答提出的問題、分析文字和情緒，並輔助機器翻譯，通常使用英語。根據 www.gartner.com 的說法，“NLP 專注於從文字資料中提取分析見解，NLG 用於透過將分析輸出與情境化敘述相結合來合成文字內容。NLP 專注於傳達的語言並試圖破譯它。” 它也用於安全目的和資料探勘。使用 NLP 的公司包括 Mindbreeze、Coveo 等。
語音識別
計算機的人工智慧程式接收、識別、解釋和翻譯口語（音訊）為機器可讀格式（文字）以執行進一步命令的能力稱為語音識別。
這項技術目前用於移動應用程式和雙向語音
響應系統或強大的語音識別程式，例如 Google Cloud Speech API，它應用神經網路模型來識別 80 多種語言和變體並將音訊轉換為文字。其他組織包括 NICE、OpenText、Nuance Communications 等。
虛擬代理
這些代理通常是類似人類的動畫角色，充當線上客戶服務的化身。人們在與這些顯示在網站上的圖形聊天機器人聊天時感到自由。對話是智慧的，查詢得到快速而準確的解答。這些虛擬代理有助於跟蹤資訊、完成訂單和預訂。使用這些代理的公司包括 Google、Microsoft、Amazon、Apple 等。
機器學習平臺
機器學習平臺作為一項服務提供，主要用於查詢模式、預測分析、分類和理解資料。它還關注神經網路的潛力，
翻譯、人臉和語音識別以及 NLP（提供 API）。Google、Amazon 和 IBM 等組織提供免費帳戶，使開發人員能夠使用這項技術並建立模型，而無需學習實際的機器學習演算法，然後將這些模型部署到應用程式中。
人工智慧最佳化硬體
主要用於稱為深度學習的技術，Google 和 Facebook 在該硬體的開發方面處於領先地位。圖形處理單元 (GPU) 是專門設計用於執行與人工智慧相關的計算機作業的晶片，用於影像識別、翻譯、大資料等。然而，深度學習使用人工神經網路，建立模擬神經元，並且正在進行研究以期解決真實的對話。組織：IBM、Nvidia 等。
決策管理
根據 Jack Shaw 的說法，“系統化方法可以自動化和改進整個企業的決策。這包括自動化許多決策。許多這些決策使用人工智慧技術，而不僅僅是‘如果-那麼-否則’程式。” 這些包括專家系統、聯想
記憶、模糊邏輯、神經網路、約束程式設計、貝葉斯信念網路、基於案例的推理和智慧代理等。這是為了複製/超越人們在決策方面的潛力，甚至代表該人準確、堅定和穩定地採取行動（www.e-com.com）。例如，Informatica、Pegasystems 等。
深度學習平臺
機器學習中的一個方向，它用於光學字元識別、NLP、使用大量資料集/輸入來感知和數字化實體的分類。它是一組使用人工神經網路在對應於多層抽象的多級學習中的人工智慧演算法。Deep Instinct、Sentient Technologies、MathWorks 等公司使用。
生物識別
這項技術用於使用統計資料/計算機化方法識別人員以用於安全應用程式；例如，根據物理或行為描述分析和驗證人員或人員的身份
並且不限於語音、肢體語言等。它不僅用於護照，還用於筆記型電腦安全、建築物訪問，並涵蓋商業和國際安全。供應商包括 FaceFirst、Tahzoo 等。
機器人流程自動化
這項新興的流程自動化技術指的是使用計算機軟體或“機器人”來控制、自動化、捕獲和解釋流程。這些在現有的軟體應用程式中設定了規則，這些應用程式處理事務、控制和操作資料、觸發新操作、提示和啟動響應以及連線到其他數字系統。保險、金融、供應鏈管理、CRM、HRM 等行業能夠透過這些機器人的幫助加快其後臺和中臺任務/執行任務，因為這些系統要求它們以流暢的方式進行互動，透過自學習甚至自我糾正，從而降低成本。供應商包括 Blue Prism、UiPath 等。
根據 Forrester 的一份報告，“人工智慧的投資將增長 300%。這將透過幫助縮小從洞察到行動的差距，推動營銷、電子商務、產品管理和其他業務領域的更快業務決策。”
透過結合人工智慧、大資料和物聯網技術，訪問、探索和解讀海量資料將成為可能，從而帶來新的商業知識並增強客戶理解和接觸。
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