人工智能是近些年发展而来的一门新技术，也是计算机科学的一个衍生技术。目前大多数人工智能都采用以人类智能的方式和思维来制造各种智能机器，目前该领域具有自然语言处理、语言识别、智能机器人等。虽说人工智能是近10年内才不断发展起来的，但是它最早是由上个世纪50年代就提出了，是人类对于自我意识的一种反思和实现，在计算机刚刚起步的时期，当时的科学家就认为人脑应该像飞机一样，模仿鸟类被实现出来，自此之后，人工智能便成为了一门独立的学科。

目前全世界一共有7000多万聋哑人，在很多人看来，手语不易学，甚至更难教。人们不仅需要使用手势，还要通过口腔、面部表情以及身体姿势来传达意义。这种复杂性意味着专业教学计划仍然很少，而且在对一些新人进行培训的时候，难度是十分大的。但是目前已经有研发人员开始通过AI来促使这一过程。目前国外的AI团队开始研究自动智能的人工智能，通过直观的方式来教授人授予，该工具可以分析学生作出的动作来进行实时的反馈，并提供有关如何改善手语的动作和要领。

此前AI基本上是用来识别或者翻译手语的，对于大多数人来说，人工智能在此前可以起到一个比较好的辅助作用。但是目前通过技术手段，已经可以将机器人应用于传授手语的场景当中，利用AI技术向用户提供他们所需要的及时反馈。目前传统的练习和尝试手语都十分的困难，尤其是一些聋哑人，他们没有办法从教授人的口中得知每个手语具体的含义，所以在前期很难形成沟通的桥梁。对此科研人员还创建了一种电脑游戏，如果要练习一个动作，那么游戏会向你现实目前要执行该动作的视频，或者为你描述当前这个动作应该如何做的最好。然后它会通过摄像头来记录你做动作的过程，并反复告诉你如何做得更好，对此，科研人员发现，通过游戏的方式可以鼓励人们来更好的完成一些任务。

此外，人工智能还可以应用于所有的动作评估过程，可以把你学习的所有阶段进行记录，再进行合理的反馈。其中，卷积神经网络可以从记录的视频中提取有关人上半身姿势的信息，卷积神经网络是一种基于大脑视觉皮层处理松散的AI技术，然后，人的手势动作以及身体姿势和原始视频被发送到手形分析器当中，另外一个卷积神经网络会通过查看视频并在视频中的每个核心点来分析出人的动作。

接着系统会将人体的手势信息发送到手动分析仪中，该分析仪采用了隐马尔可夫模型，这种类型的AI技术可以随着时间的推移对骨架和手形信息进行建模，然后，它将它所看到的内容与最佳的动作进行比较，最终得出所匹配的得分。然后对手形分析仪和手动分析仪的结果进行评分并反馈给用户。所有的AI技术都隐藏在了简单的操作界面，可以让用户更加专注于学习手语动作。

到目前为止，该软件只开发出瑞士-德国手语版本，但是根据研究人员的研究表明，系统的架构不需要进行改变来处理其他的语言，只需要将各种语言的视频进行录入作为数据，以此来训练它即可。目前在AI领域探索的是如何使用人工智能已经知道的东西来帮助人类来学习新的知识。目前该软件可以适用于各种教育的场景，但是还需要不断适应其他的一些情节和背景，在目前多变的现实环境中，人工智能需要像人脑一样在很短的时间内自我学习来适应不断的新环境，当然随着这项技术的不断发展，在手语以及其他的教育领域，人工智能将会得到更好的应用。