人工智能和机器学习充满了生物启示的案例。尽管早期的人工智能专注于建立模仿人脑的机器这一宏伟目标，而现在，是认知计算正在朝着这个目标迈进。

认知计算建立在神经网络和深度学习之上，运用认知科学中的知识来构建能够模拟人类思维过程的系统。然而，认知计算覆盖了好多学科，例如机器学习、自然语言处理、视觉以及人机交互，而不仅仅是聚焦于某个单独的技术。

认知学习的一个例子就是 IBM 的 Waston，它在 Jeopardy 上展示了当时最先进的问答交互。IBM 已经将其扩展在了一系列的 web 服务上了。这些服务提供了用于一些列应用的编程接口来构建强大的虚拟代理，这些接口有：视觉识别、语音文本转换（语音识别）、文本语音转换（语音合成）、语言理解和翻译、以及对话引擎。

继续前进

本文仅仅涵盖了关于人工智能历史以及最新的神经网络和深度学习方法的一小部分。尽管人工智能和机器学习经历了很多起起伏伏，但是像深度学习和认知计算这样的新方法已经明显地提升了这些学科的水平。虽然可能还无法实现一个具有意识的机器，但是今天确实有着能够改善人类生活的人工智能系统。