人工智能技術應該是當今計算機技術中熱門、發展快的技術。而人工智能技術也是計算機重要的一個發展方向和趨勢。人工智能雖然發展了幾十年，但是現在仍然人工智能技術應該是當今計算機技術中熱門、發展快的技術。而人工智能技術也是計算機重要的一個發展方向和趨勢。當人類無法勝任工作任務或需要放松休息時，隻有機器人可以高效且不知疲憊的替代人類工作，并且幫助人類降低在某些工作領域的風險。如今人工智能的發展成為如今科技發展的趨勢。

而計算機網絡與人工智能的結合構成了新的Web3.0，它是新一代的網頁标準，是一個人工智能的網絡，也叫語義網。人工智能的關鍵技術是模式識别，而且在當今有着廣泛的應用。模式識别主要有文字識别、語音識别和圖像識别技術。

文字識别常見的是手寫輸入和光學字符識别(OCR)手寫輸入到現在為止已經發展得非常成熟，我們經常使用手機的手寫輸入來錄入文字，識别的準确率已經達到了98%，特别是對于老人和小孩這種不會打字的人群使用手機和平闆提供了方便，也讓電腦、平闆和智能手機擁有了更大的用戶群。不僅僅是比爾·蓋茨在四十年前所預言的：“我要讓世界上每一個家庭都擁有計算機”，可能在将來的某一天，我們每一個人都可以擁有計算機、平闆或手機。

光學字符識别系統(OCR)：早期掃描儀用的非常廣泛，但是掃描的文檔信息卻是一張圖片，不是文字，怎樣将掃描的文檔識别為文字呢?光學字符識别系統就是将圖片識别為單個可編輯的文字的軟件，但是因為數碼相機和手機相機的大量使用，掃描儀現今使用的并不廣泛。而光學字符識别系統識别的準确率并不高，在字體發生變化，字體大小太小，文本背景不是純白色時識别起來都會出現問題。這就是為什麼我們注冊時使用的驗證碼都是那些看得不太清楚的字符，它就是為了防止機器識别，造成惡意大量注冊。要是光學字符識别能達到很高的準确率，那麼文本型的驗證碼也就會從此消失了。

語音識别語音識别應該是所有模式識别技術中關鍵和重要的技術。一旦語音識别能達到高級階段，人工智能也就很容易達到高級階段。因為語音技術可以直接将人的語音轉換成命令，而計算機或機器人一旦執行對應的命令就能完成我們的任務。例如：你說話，機器人如果能識别你的語音，就能将你的語音轉換成命令進行執行，就能完成你的任務，那時機器人為你上課、為你就醫、為你做飯、為你打掃衛生、為你工作都不是難事了。所以語音識别技術是模式識别，同時也是人工智能的關鍵技術。

語音識别技術常見的是語音輸入，我們說話，就能對應為我們将語音轉換為文字進行錄入，語音識别沒有手寫輸入識别率高，但是語音識别的效率更高，錄入的更快。

微軟在Windows10中加入的核心技術Cortana(微軟小娜)就是語音識别技術。

蘋果公司的Siri也是語音識别技術，而且是蘋果公司的重大創新和大力發展的一項人工智能技術。

Google和百度的語音搜索以及Google公司的語音翻譯軟件都是語音識别技術。

圖像識别圖像識别技術在近幾年發展特别快，技術也相對比較成熟。圖像識别技術比較常見的指紋識别、人臉識别、圖像搜索技術已得到了廣泛的應用。

指紋識别在手機上成了标配，上班打卡一般都是用的指紋機。

人臉識别是近兩年來快速發展的技術，由于人臉識别的廣泛應用，第三代身份證在有的城市已經出現，它變成了電子的人臉識别身份驗證。人臉識别不僅應用于門禁系統，而且支付系統的廣泛應用，身份真實性驗證也得益于人臉識别技術的成熟。

圖像搜索功能也得到了快速的發展，相機拍片搜索技術也在應用。公安系統通過在幾萬甚至幾十萬中對比犯人的圖片搜索定位正在得到廣泛應用。旅遊景區的圖像搜索跟蹤人物讓小孩走丢情況不再是難題。

計算機技術的發展推動了社會的進步，計算機技術代替人類的體力勞動甚至是腦力勞動。而人工智能的出現則是讓計算機發展達到一個更高級的階段，人工智能的廣泛應用，需要有模式識别技術的重大突破和創新，而模式識别中的文字識别、圖像識别和語音技術正在快速發展，其核心語音識别技術也得到了廣泛的應用。

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