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法律研究人工智能及其十大技术
计算机科学中最引人入胜的分支之一——人工智能（AI）——一直在技术领域蓬勃发展。人工智能目前被用于计算机游戏的编程、理解自然人类语言（苹果的 Siri 和微软的 Cortana）、神经网络和机器人技术（例如，索菲亚——最先进的类人机器人）。
公司正在投资人工智能，并且这一比例逐年增长——从 2016 年的 38% 增至 2018 年的 62%，根据福布斯最近的出版物，预计市场增长将从 2016 年的 80 亿美元增至 2020 年的 470 亿美元。
以下是基于人工智能算法的最热门技术：
自然语言生成
数据需要以文本的形式不断评估和解释。数据点被转换为语言/简单句子并进一步传达。新一代人工智能算法可以以相对较低的成本做到这一点，并且可以扩展规模并提高准确性。它允许员工专注于其他活动，因为计算机能够重复进行数据分析，同时报告生成是自动化的。它主要用于广告、天气预报、总结商业智能报告等。它已被剑桥语义学、SAS、Lucidworks、Narrative Science 等公司使用。
自然语言处理
通常被称为人机交互，NLP 指的是计算机对人类语言的理解。这里使用的人工智能算法有助于理解句子、回答提出的问题、分析文本和情绪，并辅助机器翻译，通常使用英语。根据 www.gartner.com 的说法，“NLP 专注于从文本数据中提取分析见解，NLG 用于通过将分析输出与情境化叙述相结合来合成文本内容。NLP 专注于传达的语言并试图破译它。” 它也用于安全目的和数据挖掘。使用 NLP 的公司包括 Mindbreeze、Coveo 等。
语音识别
计算机的人工智能程序接收、识别、解释和翻译口语（音频）为机器可读格式（文本）以执行进一步命令的能力称为语音识别。
这项技术目前用于移动应用程序和双向语音
响应系统或强大的语音识别程序，例如 Google Cloud Speech API，它应用神经网络模型来识别 80 多种语言和变体并将音频转换为文本。其他组织包括 NICE、OpenText、Nuance Communications 等。
虚拟代理
这些代理通常是类似人类的动画角色，充当在线客户服务的化身。人们在与这些显示在网站上的图形聊天机器人聊天时感到自由。对话是智能的，查询得到快速而准确的解答。这些虚拟代理有助于跟踪信息、完成订单和预订。使用这些代理的公司包括 Google、Microsoft、Amazon、Apple 等。
机器学习平台
机器学习平台作为一项服务提供，主要用于查找模式、预测分析、分类和理解数据。它还关注神经网络的潜力，
翻译、人脸和语音识别以及 NLP（提供 API）。Google、Amazon 和 IBM 等组织提供免费帐户，使开发人员能够使用这项技术并创建模型，而无需学习实际的机器学习算法，然后将这些模型部署到应用程序中。
人工智能优化硬件
主要用于称为深度学习的技术，Google 和 Facebook 在该硬件的开发方面处于领先地位。图形处理单元 (GPU) 是专门设计用于运行与人工智能相关的计算机作业的芯片，用于图像识别、翻译、大数据等。然而，深度学习使用人工神经网络，创建模拟神经元，并且正在进行研究以期解决真实的对话。组织：IBM、Nvidia 等。
决策管理
根据 Jack Shaw 的说法，“系统化方法可以自动化和改进整个企业的决策。这包括自动化许多决策。许多这些决策使用人工智能技术，而不仅仅是‘如果-那么-否则’程序。” 这些包括专家系统、联想
记忆、模糊逻辑、神经网络、约束编程、贝叶斯信念网络、基于案例的推理和智能代理等。这是为了复制/超越人们在决策方面的潜力，甚至代表该人准确、坚定和稳定地采取行动（www.e-com.com）。例如，Informatica、Pegasystems 等。
深度学习平台
机器学习中的一个方向，它用于光学字符识别、NLP、使用大量数据集/输入来感知和数字化实体的分类。它是一组使用人工神经网络在对应于多层抽象的多级学习中的人工智能算法。Deep Instinct、Sentient Technologies、MathWorks 等公司使用。
生物识别
这项技术用于使用统计数据/计算机化方法识别人员以用于安全应用程序；例如，根据物理或行为描述分析和验证人员或人员的身份
并且不限于语音、肢体语言等。它不仅用于护照，还用于笔记本电脑安全、建筑物访问，并涵盖商业和国际安全。供应商包括 FaceFirst、Tahzoo 等。
机器人流程自动化
这项新兴的流程自动化技术指的是使用计算机软件或“机器人”来控制、自动化、捕获和解释流程。这些在现有的软件应用程序中设置了规则，这些应用程序处理事务、控制和操作数据、触发新操作、提示和启动响应以及连接到其他数字系统。保险、金融、供应链管理、CRM、HRM 等行业能够通过这些机器人的帮助加快其后台和中台任务/执行任务，因为这些系统要求它们以流畅的方式进行交互，通过自学习甚至自我纠正，从而降低成本。供应商包括 Blue Prism、UiPath 等。
根据 Forrester 的一份报告，“人工智能的投资将增长 300%。这将通过帮助缩小从洞察到行动的差距，推动营销、电子商务、产品管理和其他业务领域的更快业务决策。”
通过结合人工智能、大数据和物联网技术，访问、探索和解读海量数据将成为可能，从而带来新的商业知识并增强客户理解和接触。
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