十款最佳人工智能软件
市场上逐渐将人工智能软件用于程序，编程和其他目的的计算机化已变得普遍。基于AI的平台具有丰富的机器计算和学习能力，可实现业务流程的自动化。自动化可以节省大量时间和精力。这是十大最佳人工智能软件的列表。
自动化使组织能够更高效，更有利地执行工作。
此外，自动化可以帮助个人更新其技能和能力。您将要使用商业智能软件来促进公司的运营。
最佳人工智能软件1.DeepVisionDeepVision专为个人面部分析而设计，是针对安全性，安全性和商业智能的完美AI解决方案。该软件可有效监视指定区域，以根据年龄，性别和其他详细信息随时间推移识别人员。
它使用面部人口统计模型来了解目标区域内随时间变化的人口统计变化，或用于跟踪客户模式。此外，它还帮助广告商和品牌与目标受众建立联系，以进行产品展示和广告宣传。该模型的创建是通过面部匹配来跟踪个人，以量化访客的访问频率，并帮助零售商立即找到潜在的顾客。
主要特点
它可以使用支持AI的技术识别视频或图像中的个人面孔。该软件可以通过执行面部匹配来检测目标对象的位置。它具有面部识别和检测功能。该软件只需查看人的图像即可立即识别人的脸。凭借其面部人口统计功能，它可以估计人们的性别和年龄。2.Braina它是少数支持多种语言的顶级AI软件之一。Braina也可以用作虚拟语音识别软件。借助于此，可以轻松快捷地将软件语音转换为文本。这个以生产力为中心的商业智能平台支持100多种语言。
主要特点
Braina中集成的工具和功能使用户可以快速完成工作。它与多语言虚拟助手集成在一起。该软件为用户提供了完美的成绩单。另外，它还可以读回非英语文本，以便于用户理解。其无可挑剔的语音命令使用户可以使用自己的语音搜索，播放/暂停/停止媒体。使用此软件，用户可以在不费力的情况下调整窗口大小，打开网站，文件夹和文件并执行其他任务。3.GoogleCloudMachineLearningEngine
无论您是希望开展新业务还是计划对现有业务进行数字化转型，GoogleAI技术和云解决方案都将帮助您取得令人难以置信的成功。GoogleCloudMachineLearningEngine是用于训练，调整和分析模型的理想解决方案。它带有ComputeEngine，CloudSDK，CloudStorage和CloudSQL。
该软件还提供了安全耐用的对象存储的好处。其库和命令行工具允许用户利用GoogleCloud。此外，还有用于SQLServer，MySQL和PostgreSQL的关系数据库。
主要特点GoogleCloudMLEngine通过预测和监视这些预测使用户受益。用户可以管理其模型及其多个版本。该解决方案的各个组成部分包括g-cloud，它是用于管理版本和模型的命令行工具。RESTAPI，旨在帮助用户进行在线预测；和GoogleCloudPlatformConsole（用于部署和管理模型的UI界面）。4.Engati使用Engati，用户可以轻松创建规模和复杂程度不同的聊天机器人。它带有150多个模板，因此个人可以快速开始使用聊天机器人。另外，该软件还包括高级“对话流”构建器，高端集成功能以及用于在网站或任何可用渠道上部署漫游器的功能。
该平台使聊天机器人的构建比以往更加轻松。有专门设计用于部署，构建，分析和训练机器人的部分。此外，使用该软件广播的聊天机器人用户信息，门户网站用户，实时聊天和广告系列将使您受益匪浅。
主要特点
使用此软件创建具有成本效益的聊天机器人，并轻松简化客户支持。当聊天代理不在线时，它提供了自动答复的好处。该软件具有自动营销和销售功能。使用此工具，您可以构建聊天机器人，该聊天机器人可以作为交互式，即时的方式让客户获取您的品牌详细信息。通过减轻筛选过程，它也可以减轻人事经理的工作。该软件能够实时对潜在员工进行背景调查。智能聊天机器人可帮助自动解决客户请求。5.Azure机器学习工作室
Azure机器学习Studio是出色的交互式编程软件之一，最适合创建可用于预测分析的商业智能系统。它是用户用来将对象移动到界面的高级工具。
使用此软件，您将有机会探索在云上构建创新的，基于AI的应用程序的新技术。Azure还提供了创新工具，人工智能服务和可扩展基础架构的优势。此外，您还将获得构建智能解决方案所需的资源。
主要特点AzureMachineLearningStudio充当专业人员的交互式工作区。您可以借助从不同来源收集的数据来构建预测分析模型。它是一个交互式平台，可使用数据操作和统计功能来转换和分析数据。您可以轻松确定结果。将分析模块或数据集拖放到界面上，以链接和修改参数和功能，以设计能够在MLStudio中运行的合格且受过训练的模型。借助该软件，您可以通过编写R脚本来准备数据。6.TensorFlowTensorFlow是广受欢迎的开源软件，对于寻求高级数值计算工具的专业人员而言，它是一个完美的解决方案。它具有灵活的架构，可跨多个平台（包括TPU，CPU和GPU）进行计算部署。另外，它可以部署在台式机，服务器，移动设备和其他设备上。
这是Google的AI工程师和研究人员团队的创意。TensorFlow能够进行深度学习和机器学习。而且，它对可在多个科学领域中使用的核心数学表达式提供了强大的支持。
它的一些核心组件包括自然语言处理，决策，聊天机器人，图像识别，数据摄取，多语言，视觉搜索，语音识别，虚拟助手，机器学习和工作流自动化。
主要特点与多维数组有关的数值计算的理想选择为有关机器学习和神经网络的概念提供出色的支持使用CPU和GPU计算的用户受益，而两者需要一个代码用于数据集和各种机器的高度可扩展的计算7.Cortana
像GoogleNow和Siri一样，Cortana是一个智能的个人助理，可以帮助用户启动应用程序，安排约会以及许多其他虚拟任务。它还能够调整设备设置，例如将Wi-Fi切换为关闭和打开模式。该工具还可以回答您的查询，设置提醒，开灯，在线订购比萨等。
主要特点它在Bing搜索引擎上运行。它与XboxOS，iOS，Windows和Android兼容。该平台支持多种语言，包括日语，英语，法语，葡萄牙语，意大利语，德语，西班牙语和中文。使用其语音输入功能，您可以管理和安排会议/重要任务，查找定义，事实等。该工具甚至可以通过语音命令打开系统上的应用程序。8.IBM沃森这是一个基于AI的计算机系统，旨在回答用户的问题。IBMWatson与认知计算集成在一起-包括推理，机器学习，自然语言处理，人工智能等技术的融合。该工具以IBM首任首席执行官ThomasJ.Watson爵士的名字命名，可将人工智能集成到各种业务流程中。它有助于提高组织的生产率和效率，从而可以获得更好的结果。
通常，业务数据采用非结构化的形式，例如语音数据，段落等。借助IBMWatson，专业人员可以系统地整理和组织非结构化数据，以生成所需的信息。IBMWatson的处理速度约为80teraflops，是人类回答问题能力的两倍。
主要特点使用此工具，您将完全控制基本任务。它可以通过保护IP地址，维护数据所有权和保护数据洞察力来处理所有这一切。该软件经过培训，可以重新构想用户的工作流程，而不管他们的工作领域如何。它是运输，医疗保健，金融，教育（包括其他领域）的理想选择。它对几乎所有行业和企业都有深入的了解。该软件可以帮助您做出更快更好的决策。IBM甚至重视数据的最小单位。如果您的数据量很小，则可以分析并确定可能的结果。无需集成任何其他工具，它就可以使用大量数据。通过使用它，您可以轻松地从多个来源访问所需的数据。9.InfosysNia
InfosysNia是一款高度评价的商业智能软件，可以从旧版系统，人员和流程中收集信息。它将数据聚合到一个知识库中，并自动执行IT流程和业务任务。该软件旨在减少人工工作，并找到需要想象力，创造力和激情的客户问题的解决方案。
用户可以利用该平台来获得深入的见解，增强的知识以及探索机会，以简化，优化和自动化复杂的组织流程。
主要特点它有助于增强流程和系统，以增强组织及其员工的能力。它包括一个高级的对话UI。该工具具有用于编程和重复任务的自动化功能。它是结合认知自动化，RPA和预测自动化的自动化平台之一。它可以捕获，处理和重用知识，以更好地开展业务。该平台还能够为用户提供数据分析。它也可以用作机器学习工具。10.Playment它是一个数据标记平台，可以为机器人模型大规模生成训练数据。Playment增强了处理无人机，制图，自动驾驶和类似空间的业务。
该工具已由CYNGN，DriveAI和StarskyRobotics等多家知名研究机构和组织选择。
主要特点支付具有AI和人类智能的独特组合。它可用于映射输出质量。它是一种高质量的工具，能够以100％的准确性组织多个类别的图像。该平台与竞争对手分析和产品比较功能集成在一起。企业使用它来使用户意识到可以带来良好结果的事物以及可能被证明对他们的业务致命的事物。该工具附带一个图像注释套件，允许用户构建对计算机视觉技术有用的数据集。结论这些是当前可用的顶级人工智能软件。该软件非常方便，可以从头开始构建和开发智能应用程序。这些工具具有AI和机器学习的强大组合，个人可以用来改善和简化他们的业务流程。
简而言之，可以说人工智能（AI）已变成商业软件的主要元素。如今，机器学习和AI学习能力经常安装在软件应用程序中，以为客户提供无与伦比的预测和自动化功能等功能。
马云：AI不应翻译成“人工智能”；马化腾：腾讯未来重心是开源
新智元报道
编辑：张佳、鹏飞
【新智元导读】智博会火热进行中，来自全球的智能科技领域的学界泰斗、业界翘楚、商界领袖带来顶尖的思想碰撞。本文梳理了包括马云、马化腾、图灵奖得主、菲尔兹奖得主的演讲讨论干货。AI应该翻译成为“机器智能”，翻译成“人工智能”是人类把自己看得过大、过高——马云
产业竞争由“单打”变为“双打”——马化腾
汽车是长了腿的智能手机——王传福
AI取代人类是一个谬论——NiklausWirth
目前并不存在万能的通用解决方法，但数学能为人工智能的发展找到深层次的规律——AlessioFigalli
8月26日，以“智能化：为经济赋能，为生活添彩”的2019中国国际智能产业博览会（简称“智博会”）在重庆召开。
据悉，本次参会的嘉宾包括13名诺贝尔奖得主、4名图灵奖得主、2名菲尔兹奖得主、2名国际组织(机构)负责人、76名国内外知名院士、64名世界500强负责人等学者和大咖，为我们带来了顶尖的思想碰撞。
此外，还有来自全球的智能科技领域的学界泰斗、业界翘楚、商界领袖发表了主题演讲，今天，新智元为大家带来了演讲干货整理，一起来听听大师们的智慧。
马云：AI翻译成“人工智能”是人类把自己看得过大、过高
马云以联合国数字合作高级别小组联合主席这个新身份亮相2019智博会，他分享了自己的一些思考和看法。
马云在演讲的开始提到，数字技术应该让人类的发展更加普惠、更加可持续、更加绿色。同时，接下来全球化和技术都会产生巨大的变革：“过去人类是依水而聚，只要有水的地方，人类都去寻找，未来人类会依照数据而居住，要找到通数据的地方。”
马云在演讲中谈及了该如何翻译“AI”，在他看来：AI应该翻译成为“机器智能”，翻译成“人工智能”是人类把自己看得过大、过高。
在马云看来，智能世界三要素包括：互联网、大数据和云计算。互联网是生产关系，大计算是生产力，大数据是生产资料。未来是互联网、大数据以及大计算这些生产关系、生产力和生产资料的关系。
马云还谈到了机器与人的关系：最终人应该更像人，机器应该更像机器。
“智能是改变世界的工具，智慧是改变智能的思想，引领未来的不是智能，引领未来的是智能背后人类的智慧。动物讲究本能、机器讲究智能、人类必须坚持自己的智慧。工业时代，技术让人类向外探索得更远、更广阔，我们一直探索月球、探索火星，但是人们特别关心的是技术、产品和服务，而事实上我坚定认为智能时代应该是让人类更加关注自己、关注内心、更加懂得人类本身。
智能世界不是让万物像人，而是让万物像人一样去学习，智能时代要解决的是人解决不了的问题，了解人不能了解的东西。机器要有自己独特的思考，人类必须尊重、敬畏机器的智能。很多事情对人类来讲很难，但机器非常容易，很多事情对机器很难，对人类来讲却非常容易。我们不断在研究机器怎么样可以像手一样灵活，其实人类永远会比机器更加灵活。
数据标注对于人类来讲非常容易，但是对于机器来讲就变得非常复杂。蒸汽机从来没有模仿过人的双臂，汽车从来没有模仿过人的双腿，计算机绝对不能模仿人脑的思考。过去我们把人变成了机器，未来机器会变成人，但最终人应该更像人，机器应该更像机器。”
在马云看来：5G时代，通讯不会超过20%，物联网将占80%以上。
“智慧时代千万不要只把精力花在技术上、花在设备上，而是把我们的技术、设备花在人的进步身上、人的感受身上。智能时代不应该、也不能让人失业，而是让人去做更有价值的事情。1G、2G是以个人电脑、PC为主，3G、4G以手机，也就是多了一个手机，而5G开始，只要通电的都是端，所有通电的都会连接起来。
互联网时代是人与人、人与机器的关系，5G时代是机器与机器、端与端之间的关系，5G时代会把很多企业永远留在4G和3G时代，包括我们BAT，往往这个时代做得最好的会被下一个时代所淘汰，只有用好5G、尊重5G，并且担当起5G时代的创新和责任，才有可能进入5G时代。
我们现在讲了很多5G，其实现在讨论的大部分都是跟5G的通讯有关，其实5G时代，通讯不会超过20%，物联网将占80%以上。智能世界，每一样东西都会有一个芯片，而这些芯片之间，它们会讲话、会计算、会付费、会交流。所以我想我们对于未来的认识绝对不能停留在今天。”
马云在演讲中还谈到了BAT，他认为：BAT不是多了，而是少了。
“今天中国的数字经济有这样的发展，有了BAT这样规模的企业，我认为这是和中国经济在过去二十年的发展，成为世界第二大经济体的体量是相吻合的。
现在有人说中国互联网巨头，担心中国的企业做得越大，我个人觉得BAT不是多了，而是少了，中国这样的国家应该有几十家这样大的企业。很多人担心创新企业、市场企业做大，中国现在的互联网公司是靠创新、靠市场做起来的，我们不应该害怕创新企业变成巨头，我们应该担心的是巨头不创新。”
马化腾：产业竞争“单打”变为“双打”，腾讯未来重心是开源
马化腾从行业一线从业者的角度分享了关于“如何应对新一轮科技和产业革命”的一些看法。
1、产业竞争的主赛场正在由过去的“单打”PK逐渐变为“双打”比赛。
过去，商业竞争往往是围绕垂直细分产业的单打独斗。今天，当信息化这个最大的变量，开始融入各行各业，产业竞争的方式正在发生改变：垂直纵深的各个实体产业，与横向延伸的信息产业相结合，形成纵横交错的新搭档。产业竞争，已经演变为“双打”比赛。
马化腾认为，工信部很早就提出的“两化融合”具有重要的战略意义，产业互联网正是“两化融合”的重要载体和突破口。而目前产业竞争的主赛场，也正在由“单打”逐渐变为“双打”。
2、面对经济转型和产业升级，需要不断激发创新潜力，打造更多的“拳头产品”。
过去几十年，中国经济和产业的高速发展，主要得益于外延式拓展。未来几十年，中国要实现高质量发展，必须发挥出我们的创新潜力。今天的中国产业界，需要更多拼搏精神。只有最大限度地发挥创新潜力，我们才能把“挑战”变成“机遇”。
3、攀登科技和产业的“珠峰”，往往要依赖“科技共同体”和“全球产业生态”。
正如5G并不是一项单一技术，而是一系列技术创新，需要“联合登山队”来征服。今天，没有哪个国家完全拥有全球新一轮科技和产业革命所需的全部资源、技术和能力。产业割裂和技术脱钩将会损害整个人类的长远利益。由此，我们更加清楚地看到中国全面深化改革开放的战略定力和远见。
目前，腾讯已在GitHub上发布82个repo，涉及微信、腾讯云、腾讯游戏、腾讯AI、腾讯安全等相关领域，为行业提供全面的解决方案、帮助开发者获取相应技术能力、提供标准化的工具框架。
据报道，腾讯专门成立了开源管理办公室，下设开源管理组、腾讯开源联盟和开源合规组三大组织，由不同业务的技术专家、负责人、技术领袖组成开源联盟组委会和专家团，并且将三个广受社区认可的开源项目Tars、TSeer和Angel分别捐赠Linux基金会，Linux深度学习基金会，并将长期于基金会运作。
AI超越人类？图灵奖和菲尔兹奖得主怎么看
在本届智博会上，图灵奖和菲尔兹奖得主也分享了自己关于AI能否超越人类的看法。
1984年图灵奖获得者尼古拉斯·沃斯（NiklausWirth）认为：AI只能产生人类已经投入进去的东西，并不具有创造性，AI取代人类是一个谬论。
尼古拉斯·沃斯
不过他也表达了一丝担忧，认为给AI提供的养料有点过多，我们不能判断它接下来做什么、对或错。如果人类不能干预AI决策，就会存在极大的风险。
他同时还认为，中国的优势在于拥有庞大的数据，如果要发展大数据智能化产业，需要培养更多人工智能方面的人才。
1985年图灵奖获得者理查德·卡普（RichardManningKarp）也不同意AI统治世界的观点。
理查德·卡普
他认为现在的人工智能连小孩都不如，而且只有在特定的场景下才能完全发挥作用，很多场景下，AI的表现差强人意。相比统治人类，卡普更担心AI技术被滥用，甚至被别有用心的人利用。
2015年图灵奖获得者马丁·赫尔曼（MartinEdwardHellman）表示：说得对！
2018年菲尔兹奖获得者考切尔·比尔卡尔（CaucherBirkar）对AI的未来不太敢轻易下定论，他自称自己是一个纯数学家而非计算机科学家。
考切尔·比尔卡尔
2018年菲尔兹奖得主阿莱西奥·菲加利（AlessioFigalli）称人工智能的不完美之处，目前并不存在万能的通用解决方法，但数学能为人工智能的发展找到深层次的规律。
阿莱西奥·菲加利
数学不但能为人工智能提供数据分析、机器算法等工具，更能在发展规律和思维层次上为人工智能带来提升和优化。
他建议人工智能领域的研究者和工作者重视数学，加强学科融合互通，让数学在人工智能的发展中发挥更重要的作用。