迁移学习把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练数据集。由于大部分领域都没有足够的数据量进行模型训练，迁移学习可以将大数据的模型迁移到小数据上，实现个性化迁移，如同人类思考时使用的类比推理。迁移学习有助于人工智能掌握更多知识。

　　自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科，它是人工智能的耳朵-语音识别和嘴巴-语音合成的基础。计算机能否理解人类的思想，首先要理解自然语言，其次拥有广泛的知识，以及运用这些知识的能力。自然语言处理的主要范畴非常广，包括了语音合成、语音识别、语句分词、词性标注、语法分析、语句分析、机器翻译、自动摘要等等、问答系统等等。

　　机器视觉通过摄影机和计算机代替人的眼睛对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步对图像进行处理。这是一门研究如何使机器「看懂」的技术，是人工智能最重要的输入方式之一。如何通过摄像头就能做到实时、准确识别外界状况，这是人工智能的瓶颈之一，深度学习在这方面帮了大忙。现在热门的人脸识别、无人驾驶等技术都依赖于机器视觉技术。

　　语音识别的目的是将人类的语音内容转换为相应的文字。机器能否与人类自然交流的前提是机器能听懂人类讲什么，语音识别也是人工智能的最重要输入方式之一。由于不同地区有着不同方言和口音，这对于语音识别来说都是巨大的挑战。目前百度、科大讯飞等公司的语音识别技术在普通话上的准确率已达到97%，但方言准确率还有待提高。

　　目前大部分的语音合成技术是利用在数据库内的许多已录好的语音连接起来，但由于缺乏对上下文的理解以及情感的表达，朗读效果很差。现在百度和科大讯飞等公司在语音合成上有新的成果：16年3月百度语音合成了张国荣声音与粉丝互动;17年3月本邦科技利用科大讯飞的语音合成技术，成功帮助小米手机实现了一款内含「黑科技」的营销活动H5。它们的主要技术是通过对张国荣、马东的语音资料进行语音识别，提取该人的声纹和说话特征，再通过自然语言处理对讲述的内容进行情绪识别，合成出来的语音就像本人在和你对话。新的语音合成技术不再被数据库内的录音所限制语言和情感的表达。

　　经过多年的人工智能研究，人工智能的主要发展方向分为：计算智能、感知智能、认知智能，这一观点也得到业界的广泛认可。

　　计算智能是以生物进化的观点认识和模拟智能。有学者认为，智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的。在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的头脑结构被保存下来，智能水平也随之提高。机器借助大自然规律的启示设计出具有结构演化能力和自适应学习能力的智能。

　　计算智能算法主要包括神经计算、模糊计算和进化计算三大部分。神经网络和遗传算法的出现，使得机器的运算能力大幅度提升，能够更高效、快速处理海量的数据。计算智能是人工智能的基础，AlphaGo是计算智能的代表。 感知智能是以视觉、听觉、触觉等感知能力辅助机器，让机器能听懂我们的语言、看懂世界万物。相比起人类的感知能力，机器可以通过传感器获取更多信息，例如温度传感器、湿度传感器、红外雷达、激光雷达等等。感知智能也是人工智能的基础，机器人、自动驾驶汽车是感知智能的代表。

　　认知智能是指机器具有主动思考和理解的能力，不用人类事先编程就可以实现自我学习，有目的推理并与人类自然交互。人类有语言，才有概念、推理，所以概念、意识、观念等都是人类认知智能的表现，机器实现以上能力还有漫长的路需要探索。

　　在认知智能的帮助下，人工智能通过发现世界和历史上海量的有用信息，并洞察信息间的关系，不断优化自己的决策能力，从而拥有专家级别的实力，辅助人类做出决策。认知智能将加强人和人工智能之间的互动，这种互动是以每个人的偏好为基础的。认知智能通过搜集到的数据，例如地理位置、浏览历史、可穿戴设备数据和医疗记录等等，为不同个体创造不同的场景。认知系统也会根据当前场景以及人和机器的关系，采取不同的语气和情感进行交流。

　　假如能像设想的一样实现认知智能，那么底层平台必须足够宽广和灵活，以便在各领域甚至跨领域得到应用。因此研发人员需要从全局性出发，打造这个健壮的底层平台，它应该包括机器学习、自然语言处理、语音和图像识别、人机交互等技术，便于上层应用开发者的开发和使用。