2014年是人工智能软件发展的一个重要时期，这一年里出现了许多具有里程碑意义的进展。以下是一些在2014年发布或取得显著进展的人工智能软件和相关技术：

1、深度学习框架的发展：2014年，深度学习框架如Theano、Torch等得到了广泛的应用，这些框架为研究人员提供了构建复杂神经网络模型的工具。同年，Google开源了其内部使用的深度学习库TensorFlow的前身DistBelief的部分代码。

2、图像识别与计算机视觉：这一年，基于深度学习的图像识别技术取得了重大突破。例如，微软的研究团队使用深度卷积神经网络（CNN）在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中获得了优异的成绩，错误率大幅降低。

3、自然语言处理的进步：在自然语言处理领域，递归神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等技术开始被广泛应用，显著提高了机器翻译、情感分析等任务的性能。

4、AlphaGo项目的起步：虽然AlphaGo在2016年才首次战胜人类围棋世界冠军李世石，但其背后的技术开发早在2014年就已经开始了。DeepMind公司（后来被Google收购）在这一年加大了对强化学习和深度学习结合的研究力度，为后来AlphaGo的成功奠定了基础。

5、语音识别技术：2014年，语音识别技术也取得了重要进展，包括苹果的Siri、谷歌的Google Now等语音助手的性能都有所提升，这得益于深度学习在声学模型上的应用。

这些技术和软件不仅推动了人工智能领域的研究，也为后续几年AI技术的爆发式增长奠定了基础。