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機器翻譯，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，自動程序設計，航天應用，龐大的信息處理，儲存與管理，執行化合生命體無法執行的或復雜或規模龐大的任務等等。值得一提的是，機器翻譯是人工智能的重要分支和先應用領域。不過就已有的機譯成就來看，機譯系統的譯文質量離目標仍相差甚遠；而機譯質量是機譯系統成敗的關鍵。中國數學家、語言學家周海中教授曾在論文《機器翻譯五十年》中指出：要提高機譯的質量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設計問題；單靠若干程序來做機譯系統，肯定是無法提高機譯質量的；另外在人類尚未明了大腦是如何進行語言的模糊識別和邏輯判斷的情況下，機譯要想達到“信、達、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成為家電業的新風口。莆田珍云數字AI數字人智能數字人可以精確傳達畫面信息。

統計學法90年代，人工智能研究發展出復雜的數學工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學方法，即這些方法的結果是可測量的和可驗證的，同時也是人工智能成功的原因。共用的數學語言也允許已有學科的合作（如數學，經濟或運籌學）。STUARTJ.RUSSELL和PETERNORVIG指出這些進步不亞于“NEATS的成功”。有人批評這些技術太專注于特定的問題，而沒有考慮長遠的強人工智能目標。這和其他的子符號方法，如模糊控制和進化計算，都屬于計算智能學科研究范疇。

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