人工智能，被誉为21世纪最伟大的发明之一，是继计算机、互联网之后的又一次颠覆性技术革命。目前，人工智能的主要研究方向最重要的包含认知神经网络(NNN)分析技术探讨研究及应用，图像识别技术探讨研究及应用，语音识别技术探讨研究及深度学习技术探讨研究等。其中认知神经网络(NPN)是一种具有学习和认知能力的网络，能够分析和处理信息，具有自我学习能力，并能根据实际需要调整认知能力和学习策略来优化过程和控制过程。深度学习是最基本也最常用的一种深度学习方法，它能够模拟人脑神经元与突触之间的复杂网络关系，对神经元和突触之间信息进行处理。

  图像识别是计算机视觉技术的重要应用领域，在图像识别领域应用比较广泛，如人像识别、环境检验测试、人体特征识别、车辆识别等。人工智能对于解决人类视觉认知的问题，具有无法替代性。目前，最成熟最具代表性的深度学习算法是神经网络，其包括机器学习思想（如分类算法、预测方法）、深度学习和神经网络模型。

  语音识别的发展历史已久，目前，语音识别主要使用在于个人消费领域和汽车行业。语音识别最重要的包含自然语音识别、对话理解和对话式翻译三个主要环节。自然，指的是人类能够听到的自然语言；而对话理解是在人与人之间产生的对话，例如：机器对话。其中就包括基于人工识别技术与人机交互方式。当前，智能语音识别行业呈现出加快速度进行发展之势。据预测，到2025年世界语音市场规模将达到3150亿美元;2020年将达到400亿美元。随着语音理解的深入，慢慢的变多用户对于语音交互需求慢慢的变大。对于智能音箱而言也是如此。

  近年来，AI在医疗领域的应用不断加深，慢慢的变成为医学发展新的趋势。智慧医疗是指利用机器学习、计算机视觉、语音识别、深度学习等新兴技术，来辅助医疗影像诊断，辅助临床决策和治疗方案，提高医疗服务水平。如在肺癌手术中利用神经网络技术进行手术规划和计划设计，在提高手术准确率的同时也降低了手术风险。返回搜狐，查看更加多