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人工智能

通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，智能电话机器人可行吗，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机较难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，电话机器人，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，智能电话机器人，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。

自动工程

自动驾驶（OSO系统）

印1钞工厂（￥流水线）

猎1鹰系统（YOD绘图）

知识工程

以知识本身为处理对象，研究如何运用人工智能和软件技术，设计、构造和维护知识系统

*系统

智能搜索引擎

计算机视觉和 图像处理

机器翻译和自然语言理解

数据挖掘和知识发现

2D识别引擎已推出指纹识别，人像识别 ，文字识别，智能电话机器人实用吗，图像识别 ，车牌识别；驻波识别引擎已推出 语音识别；3D识别引擎已推出指纹识别玉带林中挂（玩游智能版1.25）

语音识别技术

语音识别技术，也被称为自动语音识别，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。

       语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。

        语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。