语音识别也称为自动语音识别 (ASR)，德州仪器TI人工智能应用

人工智能系统有许多实际应用。以下是一些最常见的用例：语音识别： 也称为自动语音识别 (ASR)、计算机语音识别或语音转文字，是一种使用自然语言处理 (NLP) 将人类语音处理为书面格式的功能。许多移动设备将语音识别集成到其系统中以进行语音搜索，例如Siri，或者在短信方面提供更多辅助功能选项。客户服务：在线虚拟代理正在取代客户获得服务过程中的真人代理。它们可以回答有关运输等主题的常见问题 (FAQ)，或者提供个性化建议、交叉销售产品或为用户建议规格等，从而改变了我们所设想的网站和社交媒体平台中的客户参与方式。示例包括：电子商务网站上带有虚拟代理的消息传递机器人；Slack 和 Facebook Messenger 等消息传递应用平台；以及通常由虚拟助手和语音助手完成的任务。计算机视觉： 使用这种人工智能技术，计算机和系统将能够从数字图像、视频和其他视觉输入中获取有意义的信息，并根据这些输入采取行动。这种提供建议的能力让它有别于图像识别任务。在卷积神经网络的支持下，计算机视觉可应用于社交媒体中的照片标记、医疗保健中的放射成像以及汽车行业中的自动驾驶汽车。推荐引擎： 利用过去的消费行为数据，人工智能算法可以帮助发现数据趋势，从而制定更有效的交叉销售策略。在线零售商可在结账过程中使用此引擎向客户进行相关的附件推荐。自动化股票交易：人工智能驱动的高频交易平台旨在优化股票投资组合，每天可进行数千甚至数百万笔交易，而无需人为干预。“会思考的机器”的概念可以追溯到古希腊。但是，自从电子计算出现（并与本文讨论的一些主题相关）以来，人工智能发展中的重要事件和里程碑包括：1950 年：艾伦·图灵 (Alan Turing) 出版《计算机器与智能》(Computing Machinery and Intelligence)。在这篇论文中，因在二战期间破解纳粹 ENIGMA 密码而闻名的图灵试图回答“机器能思考吗？”的问题，并引入了图灵测试，以确定计算机能否表现出与人类相同的智能（或相同智能的结果）。从那时起，图灵测试的价值就一直存在争议。约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 在达特茅斯学院举行的第一届人工智能会议上首创“人工智能”一词。（麦卡锡后来发明了 Lisp 语言。）同年晚些时候，Allen Newell、JC Shaw 和 Herbert Simon 推出了 Logic Theorist，这是第一个运行的人工智能软件程序。Frank Rosenblatt 构建了 Mark 1 感知机，这是第一台基于神经网络的计算机，可以通过反复试验来“学习”。仅仅一年后，Marvin Minsky 和 Seymour Papert 就出版了一本名为 《感知器》 (Perceptrons) 的书，该书成为神经网络的里程碑式著作，至少在一段时间内成为反对未来神经网络研究项目的论据。