AI-研究领域

人工智能领域在广度和宽度上都是巨大的。在继续的同时，我们考虑了人工智能领域广泛常见和繁荣的研究领域 -

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都很常见。尽管这些术语可以互换使用，但它们的目标不同。

语音识别	语音识别
语音识别旨在理解和理解所说的内容。	语音识别的目的是识别世卫组织正在说话。
它用于免提计算、地图或菜单导航。	它用于通过分析一个人的语气、音调和口音等来识别一个人。
机器不需要训练语音识别，因为它不依赖于说话人。	这种识别系统需要培训，因为它是以人为本的。
独立于说话人的语音识别系统很难开发。	依赖于说话人的语音识别系统相对容易开发。

在麦克风上说出的用户输入将转到系统的声卡。转换器将模拟信号转换为等效数字信号，用于语音处理。该数据库用于比较声音模式以识别单词。最后，向数据库提供反向反馈。

此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。它们支持交互式GUI，大型词汇数据库等。

人工智能在日常生活中为普通人服务的应用范围很广——

Sr.No。	研究领域	现实生活中的应用
1	专家系统示例 − 航班跟踪系统、临床系统。
2	自然语言处理示例：Google 即时功能、语音识别、自动语音输出。
3	神经网络示例 − 模式识别系统，如人脸识别、字符识别、手写识别。
4	机器人示例 − 用于移动、喷涂、喷漆、精密检查、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、平凡任务和专家任务。

人类从出生起就学习平凡（普通）的任务。他们通过感知、说话、使用语言和机车来学习。他们稍后按此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。在尝试在机器中实现平凡的任务之前，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，事实证明，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。这就是为什么人工智能工作现在在专家任务领域更加繁荣的原因，因为专家任务领域需要没有常识的专业知识，这些知识更容易表示和处理。