引言
人工智能技术作为信息化时代发展时代的产物，早已融入了大众的生活和工作上，并且其迅速发展可以在极大程度上推动社会生产力的提升。现如今，人们对于人工智能技术应该十分熟悉，其应用范围还在不断拓宽，在未来，人工智能技术仍将会得到进一步优化及健全，这就必须相关行业不断加大对人工智能技术的研究和开发幅度。下列小编对目前人工智能技术的发展及应用进行相应的论述。
一、人工智能技术概述
人工智能技术通称AI，是一门综合性很强的技术，其主要运用于开发仿真模拟和拓宽人智能理论、方式和有关技术。人工智能技术以计算机学科为载体，对跨学科技术展开了交叉融合[1]。可将其分成智能和人工两部分，即智能化及对人工的取代。但是目前有关学者对人工智能的内涵形成了比较大分歧，主要是因为“智能”中所涉及的行业比较多，其中最为关键的就是怎样看待“智能”中常展现的观念及其逻辑思维。人工这个概念则没太多意义，即业界对人工智能技术探索的根本目的便是取代人工。人工智能技术的总体发展时长比较悠长，且在不断的发展环节中逐渐获得优化和健全。在新时代下，近年来随着技术和现代通信技术的发展，人工智能技术的发展还在加速。把它运用在一些行业已经可以取代人们开展一些比较简单的事情。不久的将来发展中，人工智能技术有希望更多地取代人工实际操作，进而全面实施生产工作的高效性。
二、人工智能的软件基础层
（一）语音识别
声音辨识是一种从声音到文字的技术，是一种自然的语言加工方法。通过特征提取和模式匹配，将声音信息转换成文字或者指令，从而使计算机能够正确地识别和了解声音。从广义意义上讲，根据其内涵，可以将其分为语义和声音两类。而狭义的语音辨识，则是指语义的辨识，也就是ASR。
（二）深度学习
深层学习效仿人的大脑的制度来描述数据，可以分为：监督式学习、非监督式学习（或称端到端学习、End-to-EndLearning）。监督式学习就是指数据应进行人工标记预备处理，人工智能程序发掘标记数据的潜在特点，辨别出特殊方式，并把它方式进一步用于标记数据，比如神经网络（CNNs）。并非监督式学习可以直接搜集与处理非标记数据，通过各种端到端的学习，完成整个过程总体提升，防止人工标记数据的低效率重要环节，大幅度提高设备学习高效率，比如深层相信网（通称DBNs）。
（三）计算机视觉
视觉识别系统主要解决的是物体识别、物件形状方向确定及其物体运动分辨这三个问题。而计算机视觉的探索，乃是致力于让机器取代人的眼睛，解决这个问题。从技术流程上看，计算机视觉识别往往需要三个全过程：目标检测、总体目标识别、个人行为识别[2]。计算机视觉行业主要包含图片/短视频识别和分析、人像图片与物体识别、生物学特性识别、手势操作、体验识别、自然环境识别。计算机视觉技术的发展十分广泛，如数据图像检索管理方法、医学影像分析、智能安检、人机交互技术等。
三、人工智能的应用
（一）神经网络
人力神经网络是通过好几个Cpu连接而成互联网，即神经元，常被称作神经网络，或称之为拟线性网络。神经网络的模型创设主要是以一定数量的连接点或神经元组成。其是一种由当然神经网络抽象化出的模型。神经网络根据人脑的制度作为效仿目标，具备人脑某方面的功效，进而处理实际现实问题。人力神经网络根据微生物神经网络原理，数学专业描述方法，创建与其相兼容的数学模型，其模型主要参数由固定不动优化算法来达到。和以往的电子计算机信息存储方式拥有非常大不一样，神经网络是运用每个连接点元素间的分布式系统物理学连接的形式对信息开展处理与存放。这就使得人力神经网络具备相近人脑的自学能力，并非“权威专家”积累的经验与判断力。可采取响应式方法全自动根据测试数据撰写标准。这对处理多维度繁杂的非线性问题至关重要，换句话说不但可以定量分析解决困难，而且还能够判定解决困难。神经网络具备并行计算、分布式系统、订制信息、全局性强、经过训练、相关性强、灵活性和稳定性好等诸多优势。
（二）自然语言处理
自然语言是人类在发展中逐渐形成的，它是人类文明发展的结晶。自然语言的加工实质上是通过使用相应的技术来让电脑了解人类的语言。这个技术听起来很简单，但实际上却是一个非常困难的项目。随着人工智能技术的发展，自然语言的处理效率得到了极大地提高，它可以通过机器学习的方法，从海量的自然语言数据中挖掘出与自然语言有关的规则，并在这些规则的基础上建立起相应的知识体系。从而有助于电脑更有效地理解和识别自然语言。目前，自然语言处理技术在国内外的发展中已有了长足的进步，但其研究范围却很大，因此在实践中还有很多问题有待解决。比如，在今后的发展中，要有效地解决词语的界限和不规范的输入。同时，也需要利用人工智能的优势，对现有技术进行优化和改进，从而提升破解难度的能力。
（三）模式识别
计算机人工智能技术所使用的模型识别就是指应用计算机来调节人际帮助我们了解模型。其研究关键是计算机模型识别系统软件，此系统容许计算机系统使用感官来效仿一个人对外界这个世界的认知。以往，模型识别研究主要体现在文字和二维图像识别上，已取得许多成效。场景分析行业现阶段的重点是对活动总体目标（如飞机）的识别与分析，这也是设备识别用于实践活动场景下的研究标示。语言表达识别科技的研究起源于1960年代初，并且在1970年代得到发展，不一样的语音识别机器设备相继出现[3]。结合实际，可以识别词汇的作用优良的语音识别系统软件已经出现了。神经元网络也很好地用以视频语音识别。模型识别是一个复杂多变的事情，其理论基础和研究行业也在不断转变。方式识别目前正处于比较严重的发展阶段：伴随着运用的逐渐扩大和计算机科学合理地发展，将来模型识别技术性会更加活跃性，量子科技计算机技术将用于模型识别研究。
（四）在自动驾驶领域的应用
现在，无人驾驶已经引起了广泛的注意。简单来说，自动化是指通过感知和电脑来达到无人行驶。目前，国内对无人车的研究也有了一些进展。汽车自动行驶是一个由许多软硬件组成的复杂的体系。在自主导航技术的基础上，将感知技术与自动化技术相结合。人工智能技术可以更好地感受周围的一切，并且可以更有效地操控汽车。在实际操作中，基于机器学习的人工智能技术，能够对周围的环境进行高效的辨识，从而确保在无人的状态下安全地进行作业。
结束语
世界上很多国家都非常关注这一行业的发展，纷纷出台相关的策略和相关的政策，以期在激烈的市场中占据主导的位置。无论是在当今社会，无论是在高技术大数据等方面，都必然会出现新一波的技术变革和工业变革。因此，国内的科研工作者必须对其发展中遇到的困难进行深入地探讨，努力优化和改进已有的人工智能技术，加速突破关键技术，建立自己的技术优势，在未来的人工智能中获得更大的竞争力。
参考文献
[1]郭君红，王飞．“人工智能技术的发展与应用”教学建议[J]．中国信息技术教育，2022(8):14-18.
[2]李修全.当前人工智能技术创新特征和演进趋势[J].智能系统学报,2020,15(2):409-412.
[3]王雅薇,周源,陈璐怡.我国人工智能产业技术创新路径识别及分析:基于专利分析法[J].科技管理研究,2019,39(10):210-216.