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法學人工智慧十大相關技術
作為計算機科學中最引人入勝的分支之一，人工智慧 (AI) 一直在技術前沿蓬勃發展。人工智慧目前用於電腦遊戲的程式設計、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）。
各公司正在投資人工智慧，並且逐年增長——從 2016 年的 38% 增長到 2018 年的 62%，根據福布斯最近的報道，預計市場增長將從 2016 年的 80 億美元增長到 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
需要不斷地評估和解釋以文字形式存在的資料。資料點被轉換成語言/簡單的句子，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，並隨著精度的提高而擴充套件規模。它允許員工專注於其他活動，因為計算機能夠反覆進行資料分析，同時報表生成是自動化的。它主要用於廣告、天氣預報、總結商業智慧檔案等。劍橋語義學、SAS、Lucidworks、Narrative Science 等公司已經在使用它。
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、分析文字和情感，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 專注於交流的語言並試圖解讀它。” 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、解釋和翻譯口語單詞（音訊）成機器可讀格式（文字）以執行進一步命令的能力被稱為語音識別。
這項技術目前用於移動應用程式和互動式語音
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。人們在與網站上展示的這些圖形聊天機器人聊天時會感到自在。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。使用這些技術的公司包括谷歌、微軟、亞馬遜、蘋果等。
機器學習平臺
機器學習平臺主要作為一項服務提供，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）。谷歌、亞馬遜和 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
主要用於深度學習技術，谷歌和 Facebook 正在引領這項硬體的開發。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（用於影像識別、翻譯、大資料等）的晶片。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，目的是解決真實的對話。組織：IBM、Nvidia 等。
決策管理
根據 Jack Shaw 的說法，“系統化的方法可以自動化並改進整個企業的決策。這包括自動化許多決策。這些決策中許多都使用人工智慧技術，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，甚至代表這個人準確、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
機器學習中的一個運動，它用於光學字元識別、NLP、使用大量資料集/輸入可以感知和數字化的實體的分類。它是一套使用人工神經網路在多層上學習對應於多層抽象的人工智慧演算法。Deep Instinct、Sentient Technologies、MathWorks 等公司使用它。
生物識別技術
這項技術用於使用統計/計算機方法識別用於安全應用程式的人員；例如，分析和驗證人員或人員的身份
根據身體或行為描述，並且不僅限於語音、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，並且還包括商業和國際安全。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是指使用計算機軟體或“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，這些規則處理事務、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加快其後臺和中臺任務/執行任務，因為這些系統要求它們透過自學習甚至自我糾正以流暢的方式進行互動，從而降低成本。供應商包括 Blue Prism、UiPath 等。
根據 Forrester 的報告，“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，從而推動營銷、電子商務、產品管理和其他業務領域的更快業務決策。”
結合人工智慧、大資料和物聯網技術，將能夠訪問、探索和解讀海量資料，從而帶來新的商業知識，並增強客戶的理解和接觸。
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