目前人工智能的技术方向有：
1、计算机视觉——计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力;
2、语音识别——语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术;
3、机器学习——机器学习(ML)是计算机系统为了有效地执行特定任务，不使用明确的指令，而依赖模式和推理使用的算法和统计模型的科学研究。
1、计算机视觉
计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。
计算机视觉现已有很多应用，这表明了这类技术的成就，也让我们将其归入到应用阶段。随着深度学习的发展，机器甚至能在特定的案例中实现超越人类的表现。但是，这项技术离社会影响阶段还有一定距离，那要等到机器能在所有场景中都达到人类的同等水平才行(感知其环境的所有相关方面)。
2、语音识别
语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术。相反的任务(文本转语音/TTS)也是这一领域内一个类似的研究主题。
语音识别已经处于应用阶段很长时间了。最近几年，随着大数据和深度学习技术的发展，语音识别进展颇丰，现在已经非常接近社会影响阶段了。
语音识别领域仍然面临着声纹识别和「鸡尾酒会效应」等一些特殊情况的难题。现代语音识别系统严重依赖于云，在离线时可能就无法取得理想的工作效果。
3、机器学习
机器学习(ML)是计算机系统为了有效地执行特定任务，不使用明确的指令，而依赖模式和推理使用的算法和统计模型的科学研究。它被视为人工智能的一个子集。机器学习算法构建一个基于样本数据的数学模型，称为“训练数据”，以便在没有明确编程来执行任务的情况下进行预测或决策。
机器学习算法用于各种应用，例如电子邮件过滤和计算机视觉，在这些应用中，开发用于执行任务的特定指令的算法是不可行的。机器学习与计算统计学密切相关，计算统计学侧重于使用计算机进行预测。算法优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用领域。数据挖掘是机器学习中的一个研究领域，侧重于探索性数据分析到无监督学习。在跨业务问题的应用中，机器学习也被称为预测分析。
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