포브스(Forbes)에 최신 AI 기술 Top 10이란 기사가 있어서 간략 정리해 봅니다.
인공 지능(AI)관련된 시장이 번성하고 있습니다. 인공 지능(AI)에 대한 과대 광고와 미디어의 관심이 증가하고 수많은 신생 기업과 인터넷 거대 기업들이 인공 지능(AI)을 선점하려고 경쟁하고 있는 상황에서 기업들의 투자와 인공 지능(AI 기술)의 채택이 크게 증가했습니다.
Narrative Science 설문 조사에 따르면 2016년에 기업 38 %가 이미 인공 지능을 적용하고 있으며 이는 2018 년에는 62 %까지 증가할 것으로 예측되고 있습니다.
로 성장하고 있습니다.
Forrester Research는 2016 년에 비해 2017년 인공 지능 투자가 300 % 이상 증가 할 것으로 예측했습니다. IDC는 인공 지능 시장 2016 년 80 억 달러에서 2020 년에는 470억 달러 이상으로 성장할 것으로 예측하고 있습니다.
새로운 컴퓨터 과학 분야를 설명하기 위해 1955 년에 창안 된 “Artificial Intelligence”에는 다양한 기술과 방법론들이 포함되어 있습니다. Forrester는 최신 뜨는 정보와 그렇지 않은 정보를 쉽게 이해할 수 있도록 (응용 프로그램 개발 전문가를 위한) 인공 지능 TechRadar 보고서를 발표했습니다. 이 보고서에는 의사 결정을 지원하기 위해 기업이 채택할 수 있는 13 가지 기술에 대한 상세한 분석을 제공합니다.
Forrester의 분석을 바탕으로 뜨고 있는 AI 기술 10 가지를 소개합니다.
1. 자연 언어 생성
컴퓨터 데이터에서 텍스트를 생성합니다. 현재 이 기술은 고객 서비스, 보고서 발행과 비즈니스 인텔리전스 통찰력 요약에 사용됩니다. 이러한 기술을 제공하는 업체는 Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop이 있습니다.
2. 음성 인식
인간의 말을 받아서 컴퓨터 응용 프로그램에 유용한 형식으로 변환합니다. 현재 대화식 음성 응답 시스템 및 모바일 응용 프로그램에 사용됩니다.
이러한 기술을 제공하는 업체는 NICE, Nuance Communications, OpenText, Verint Systems가 있습니다.
3. 가상 에이전트
단순한 대화방에서부터 인간과 네트워크를 형성 할 수있는 고급 시스템에 이르기까지 다양하게 분포되어 있습니다.
현재 고객 서비스 및 지원 및 스마트 홈 관리자로 사용됩니다.
이러한 기술을 제공하는 업체에는 Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft, Satisfi이 있습니다.
4. Machine Learning Platforms
디자인하고 교육해서 어플리케이션과 프로세스와 다른 기계들에 적용하는 컴퓨팅 파와뿐만이 아니라 알고리즘과 API와 개발 및 교육용 툴킷 그리고 데이타를 제공하는 것으로 현재 광범위한 엔터프라이즈 응용 프로그램에서 사용되며 대부분은 예측 또는 분류를 위한 목적으로 활용됩니다.
이러한 기술은 Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree에서 제공합니다.
5. AI 최적화 하드웨어
AI 지향 연산 작업을 효율적으로 실행하기 위해 특별히 설계되고 설계된 그래픽 처리 장치 (GPU) 및 어플라이언스을 말합니다.
이러한 기술에서 딥 학습 응용 프로그램간의 차이가 나타납니다.
이러한 기술은 Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel, Nvidia가 제공하고 있습니다.
6. 의사 결정 관리
AI 시스템에 규칙과 논리를 적용해서 초기 세팅이나 교육 그리고 지속적인 유지 관리 및 조정에 사용되는 엔진입니다.
이는 성숙한 기술로서 다양한 기업용 응용 프로그램에서 사용되며 자동화 된 의사 결정을 지원하거나 수행합니다.
이러한 기술은 Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems, UiPath에서 제공하고 있습니다.
7. 딥 학습 플랫폼 (Deep Learning Platforms)
다중 추상화 계층을 가진 인공 신경망으로 구성된 특수 학습 유형의 기계 학습.
현재 주로 매우 큰 데이터 세트가 지원하는 패턴 인식 및 분류 응용 프로그램에 주로 사용됩니다.
이러한 기술은 Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology, Sentient Technologies에서 제공하고 있습니다.
8. 생체 인식
이미지와 터치 인식, 언어 및 신체 언어를 포함하되 이에 국한되지 않는 인간과 기계 간의 자연스러운 상호 작용을 가능하게합니다.
현재 주로 시장 조사에 사용됩니다.
이러한 기술은 3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera, Tahzoo에서 제공하고 있습니다.
9. 로봇 프로세스 자동화
효율적인 비즈니스 프로세스를 지원하기 위해 스크립트 및 기타 방법을 사용하여 인간의 행동을 자동화합니다.
인간이 작업이나 프로세스를 실행하기에는 너무 비싸거나 비효율적 인 곳에서 현재 사용됩니다.
이러한 기술은 Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, WorkFusion에서 진행하고 있습니다.
10. 텍스트 분석 및 NLP
자연 언어 처리 (NLP)는 통계 및 기계 학습 방법을 통해 문장 구조 및 의미, 정서 및 의도에 대한 이해를 촉진함으로써 텍스트 분석을 사용 및 지원합니다.
사기 탐지 및 보안, 광범위한 자동화 보조 장치 및 구조화되지 않은 데이터 마이닝 용 응용 프로그램에 사용됩니다.
이러한 기술은 Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd, Synapsify에서 제공하고 있다.
인공지능(AI)기술을 통해 얻을 수 있는 비즈니스적 이점은 분명히 많지만 작년에 시행 된 Forrester의 조사에 따르면 AI에 투자 할 계획이 없는 회사들은 아래와 같은 이유를 대고 있습니다.
- 명확하게 정의 된 비즈니스 사례가 없습니다. 42 %
- AI가 무엇을 위해 사용할지가 명확하지 않습니다. 39 %
- 필요한 기술을 가지고 있지 않다. 33 %
- 먼저 현대적 데이터 관리 플랫폼에 투자해야 하므로 29 %
