在人工智能中，卷积神经网络（CNN）主要用于哪种任务？A. 语音识别B. 自然语言处理C. 图像识别D. 路径规划

卷积神经网络（CNN）的核心特点是通过卷积层提取空间数据的局部特征，适用于二维结构（如图像）。其权值共享和池化操作能有效降低计算复杂度，提升处理效率。因此，CNN在图像相关任务中表现突出，而其他选项（语音、文本、路径规划）通常采用不同模型（如RNN、Transformer等）。

选项分析

• A. 语音识别：依赖时序关系，常用RNN或Transformer。
• B. 自然语言处理：主流模型为Transformer（如BERT、GPT）。
• C. 图像识别：CNN通过卷积提取图像特征，是经典方法。
• D. 路径规划：涉及强化学习或规划算法，与CNN关联性低。

关键结论：CNN通过层级结构高效处理图像的空间特征，因此正确答案为C。