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主要包括认知神经网络(NNN)分析技术研究及应用，图像识别技术研究及应用，语音识别技术研究及深度学习技术研究等。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，并且可以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较为广泛，如人像识别、环境检测、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，具有不可替代性。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，语音识别主要应用于个人消费领域和汽车行业。语音识别主要包括自然语音识别、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快速发展之势。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，越来越多用户对于语音交互需求越来越大。对于智能音箱而言也是如此。
近年来，人工智能在医疗领域的应用不断加深，逐渐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。
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