——情感智能。利用人工智能手段模擬表情、語氣、情感等類人化情緒響應，以打造具有情緒屬性的虛擬形象的技術。可賦予機器設備更好地對人類情感的識別、理解和引導能力，為用戶帶來更具效率和人性化的交互體驗，未來將頻繁、深入應用於智能機器人、智能虛擬助手等領域。
——神經形態計算。即仿真生物大腦神經系統，在芯片上模擬生物神經元、突觸的功能及其網絡組織方式，賦予機器感知和學習能力。該技術旨在使機器具備類似生物大腦的低功耗、高效率、高容錯等特性，將在智能駕駛、智能安防、智能搜索等領域廣泛應用。
——元學習。將神經網絡與人類注意機制相結合，使機器智能具備快速自主學習能力。該技術能使機器智能真正實現自主編程，顯著提升現有算法模型的效率與準確性，未來將促使人工智能從專用階段邁向通用階段。
——量子神經網絡。即採用量子器件搭建神經網絡，優化神經網絡結構和性能，這項技術利用量子計算超高速、超並行、指數級容量的特點，有效縮短神經網絡的訓練時間，未來將在人臉識別、圖像識別、字符識別等領域實現廣泛應用。
（來源：人民日報） |
