人工智能正在快速渗透你的生活：5 家印度初创公司展示了如何
已发表: 2016-12-07[注：本文是交界系列的一部分。 我们将详细介绍 DeepTech 领域 交界处 2017 在斋浦尔。 学习更多关于 这里的交界处！]
多年来，人工智能 (AI) 一直处于尖端技术的风口浪尖，是否曾经有过这种烦人的感觉？ 好吧，坦率地说，它有。 这个词最早是在 1956 年的达特茅斯会议上创造出来的，并且有一个简单的定义——人工智能是机器展示的人类智能。
从那时起，各种计算机和程序就被预示着像当时一样将人工智能的指挥棒向前推进。 然而，在每一个这样的时刻，人工智能都具有相同的定义，但总体上却有不同的看法——不仅仅是其过去产物的巅峰之作。
原因在于人工智能的定义过于简单。 不明确的解释总是导致误用，因此，人工智能这个词也面临着困境——尤其是在今天的初创公司手中。
今天对人工智能的民主化理解用“狭义人工智能”这个术语来描述，它认同执行某些任务的技术，即使不是，也比人类更好。 我们今天处于技术创新阶段，从机器学习（用于解析简单数据的线性算法，从中学习，然后根据先决条件目标进行预测）到深度学习（在不同层次结构中的多种算法的组合）非线性数据到预测输出）。
今天，人工智能已经开始在其母公司 IT 领域获得更多关注。 这是因为技术在每项业务的不同阶段识别和记录更多数量和质量更好的数据的能力越来越强。
在本文中，我们研究了一些印度初创公司，它们利用这种现代人工智能迭代来造福不同的成熟行业。
诊断医疗保健中的人工智能
Sigtuple： Sigtuple 构建具有基于云的解决方案提供功能的产品，用于自动分析医学图像和数据，以帮助诊断过程。 分析的自动化是通过使用机器学习来完成的，这提高了准确性并将诊断时间缩短到现在的一小部分。 在医疗保健领域，这两个因素都尤为重要。
该公司在六种不同的诊断用例中使用其机器和深度学习能力——血液学（血涂片分析）、眼科（视网膜扫描和分析）、男科（精液分析）、尿液分析（尿液分析）、放射学（胸部 X 射线扫描）和分析）和风湿病学（抗核抗体测试）。 它有一个咨询临床医生小组。
基于云的人工智能肯定会在医疗诊断支付方面发挥巨大作用，特别是在农村地区和发展中的公司，这些公司没有足够的资金资源来配备最新的医疗筛查技术。
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该领域的业务也有广阔的未开发市场，可以产生丰厚的红利。 在这个领域还有许多不同种类的测试尚未启动，先发优势将是至关重要的。 AIndra Systems 和 VectorDoc 正在为 Sugtuple 提供该领域的竞争。
时尚界的人工智能
Staqu： Staqu 利用深度学习和基于自然语言处理的算法提供反向图像搜索解决方案。 该搜索引擎旨在从点击或上传的图像中检索关键的视觉信息，如内容、颜色、形状和纹理。
图案、颜色和形状被识别并与 Staqu 的关键字库匹配，以元标记的形式提供准确的描述。 这些标签可以有效地用于提供视觉搜索结果和实时推荐。 这项技术有可能推动各种电子商务业务，尤其是在时尚领域。
历史上，编目一直是时尚企业的一大成本和时间消耗因素，帮助自动化这一过程将是该行业非常受欢迎的颠覆。 随着 Mad Street Den、Artifacia 和 Streamoid 等玩家为 Staqu 提供竞争，该行业正变得越来越热，并将在不久的将来成为一个有趣的手表。
人力资源技术中的人工智能
Talview： Talview 在人力资源技术领域声名鹊起，声称已经处理了超过 100 万名候选人，客户遍布 100 多个国家/地区。 该公司利用神经语言编程（NLP 描述了思维（神经）和语言（语言）之间的基本动态，以及它们的相互作用如何影响我们的身体和行为（编程））、机器学习、视频采访和心理语言学（研究两者之间的关系）语言行为和心理过程），以帮助客户以更快的速度建立更好的团队。
这家初创公司声称已经发现并克服了市场对认知解决方案的强烈需求，这可以提高招聘效率。 Talview 在其评估期间生成超过 25,000 个数据点，当与申请人跟踪系统、人力资源管理系统和社交渠道集成时，招聘人员可以全面了解每个申请人。
HR Tech 有助于以更快的速度进行更准确的招聘，并且这项服务几乎可以应用于所有希望招聘的公司。 凭借其庞大的市场，该行业有望蓬勃发展，早期参与者将获得明显优势。 EdGE Networks、Belong 和 HackerRank 是该领域的其他一些印度公司。
金融服务中的人工智能——监管
Signzy： Signzy 获得了比 2016 年 6 月 RBI 的“最具创新性解决方案”奖更受欢迎的能力认可。它通过创建“数字信任系统”为银行、NBFC 和其他金融机构提供数字入职解决方案。 这是通过提供消费者识别、背景调查、伪造检测和合同管理系统来实现的，这些系统能够以“简单、安全和合规”的方式签订合同。
该公司在其基于云的 API 中使用人工智能来检测信息的真实性和文档的数字伪造，而这些信息通常不会被人眼发现。
这有助于解决其所有三个利益相关者（客户、银行和监管机构）的关键信任问题。 人工智能辅助筛选方法减少了人为欺诈的机会，并最大限度地减少了银行的运营工作。
该公司还在尝试另一种新浪潮技术——区块链。 该协议有助于创建个人/公司身份、背景信息和在线交易的完整数字跟踪，允许在不损害用户隐私的情况下共享信息。
现代数字金融领域的第一个交易过程是满足身份或文件验证的监管要求。 今天，这是一个乏味的机械过程，而且容易出现人为错误。 这种人为“错误”在历史上一直是许多身份盗窃、洗钱和欺诈案件的原因。
现有玩家需要在离线机制中超越信任和安全，而不仅仅是关注便利性。 Signzy 接手了控制权，但预计私人银行等现有参与者将尽快进入竞争环境。
奖励：AI无界
我们介绍了一些在特定行业工作的初创公司，他们使用人工智能创造了前所未有的效率和能力。 在此奖金提及中，我们包括创建构建块以将 AI 的潜力带入任何行业的初创公司！
Arya.ai：Arya.ai构建的“工具”可以简化为各自领域的开发人员和企业构建先进的下一代基于 AI 的解决方案的复杂任务，而无需每次都重新发明轮子。 该公司的大部分资金都用于研发投资，它设想扩大构建可靠人工智能的专业知识——如今这项技能仅限于少数人。
该公司支持构建复杂的神经网络、插入数据和训练网络——所有这些都与云上 API 的便利性捆绑在一起。 用例很多，从语言建模和图像分析到风险预测和能源优化。 更重要的是，它已经开源了一些关键工具，这些工具将促进无限的创新，并开辟一个新的、迄今为止未被发现的用例世界。
Fluid AI 也有类似的产品，这些初创公司共同引起了很多兴奋和期待。
现在说人工智能可以在未来与人类智能并驾齐驱还为时尚早。 在某些需要创新、直觉和艺术技巧的应用中，人类将很难被替代。 然而，从上述五个例子中看到的进步无疑表明人工智能在我们现代化的世界中找到了自己的快乐利基。 共存不是游戏的名称吗？