人工智能 - 研究领域

人工智能领域的广度和宽度都是巨大的。在进行过程中，我们考虑人工智能领域广泛常见和蓬勃发展的研究领域 -

语音和语音识别

这两个术语在机器人、专家系统和自然语言处理中很常见。尽管这些术语可以互换使用，但它们的目标不同。

用户通过麦克风说出的输入会传送到系统的声卡。转换器将模拟信号转换为等效的数字信号以进行语音处理。该数据库用于比较声音模式以识别单词。最后给数据库一个反向反馈。

该源语言文本成为翻译引擎的输入，翻译引擎将其转换为目标语言文本。它们由交互式 GUI、大型词汇数据库等支持。

人工智能在许多应用程序中为普通人的日常生活提供服务 -

先生。	研究领域	现实生活中的应用
1	专家系统示例 - 飞行跟踪系统、临床系统。
2	自然语言处理示例：Google Now 功能、语音识别、自动语音输出。
3	神经网络示例 - 模式识别系统，例如面部识别、字符识别、手写识别。
4	机器人技术示例 - 用于移动、喷涂、喷漆、精度检查、钻孔、清洁、涂层、雕刻等的工业机器人。
5	模糊逻辑系统示例 - 消费电子产品、汽车等。

人工智能领域分为正式任务、普通任务和专家任务。

人类从出生起就开始学习平凡的任务。他们通过感知、说话、使用语言和机车来学习。他们稍后按顺序学习正式任务和专家任务。

对于人类来说，平凡的任务是最容易学习的。在尝试在机器中执行平凡的任务之前，同样的情况也被认为是正确的。早些时候，人工智能的所有工作都集中在平凡的任务领域。

后来发现，机器需要更多的知识、复杂的知识表示和复杂的算法来处理平凡的任务。这就是为什么现在人工智能工作在专家任务领域更加繁荣的原因，因为专家任务领域需要不需要常识的专家知识，可以更容易地表示和处理。