随着人工智能的发展，计算机的计算能力变得越来越重要。例如，一个简单的例子是语音识别。当你在开车时，你想知道是否有人给你发了一条信息。在大多数情况下，这是一个语音识别问题，可以用语言来回答。但是，如果有其他人给你发了一条信息，例如“你好”、“我爱你”或者“祝你周末愉快”之类的话，那么语音识别系统就不能处理这个问题了。在语音识别中，我们必须从不同的数据中提取出有用的信息。

但是计算机要怎样才能做到这一点呢？首先，它必须能够处理大量的数据集。通常来说，这是指来自互联网上的大量数据。在人工智能中，这意味着要处理这些数据。然而，从理论上讲，这将是一个很大的工作量。因此，在人工智能中使用机器学习技术来处理这些数据变得越来越重要。

在过去的几年中，机器学习已经取得了重大进展。许多研究人员致力于寻找最先进的算法来提高现有算法的性能和效率。机器学习技术也得到了广泛应用——从自动驾驶汽车到医疗诊断——人们使用机器学习算法来增强现有产品或服务的性能。

机器学习在人工智能中扮演着越来越重要的角色。例如，如果你在谷歌地图上查看一个地址（例如餐馆或酒吧）并试图将其转换为一个用户可能感兴趣的描述（例如餐馆或酒吧），那么你就是在使用机器学习技术来研究这些信息。

许多研究人员认为计算机科学已经达到了一个“极限”：如果我们继续研究计算机科学并设法寻找新技术来改善现有技术的话，那么我们最