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人工智能目前有六个主要的研究方向，涉及计算机视觉，自然语言处理，机器人技术，自动推理，机器学习和知识。这些研究方向之间也有相对紧密的联系。机器学习的三个方向的热量相对较高。
人工智能的研究方向可以分为三层，即基本层，技术层和应用层。通用的机器学习，自然语言处理，语音识别等都是技术层。
基本层是促进人工智能发展的基石。它主要包括三个方面：数据，芯片和算法。技术层主要是应用程序技术提供商。大多数应用程序层是技术用户。这三个组成了一个完整的工业链，彼此之间。很多时候它们都是技术提供商和技术，因此很难清楚地定义它。技术层主要分为三个领域：机器学习，语音识别和自然语言处理以及计算机视觉。]，中国显示出爆发的趋势。目前，它主要集中在安全，金融，医疗，教育，零售，机器人和智能驾驶领域。
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首先，人工智能的所有方向都有一个共同的目的，试图生产“像人”的智能机器。必须通过处理和思考信息处理过程来研究任何类型的人工智能类型，以模拟诸如人或像一个人一样行事。人工智能的非常重要的方向是数据挖掘技术。该技术的原理是使用计算机分析数据，然后进行人性化建议和预测。例如，根据我们的日常浏览网络兴趣，建议在计算机上使用计算机上的广告。微博上最引人注目的内容和网站也是我们最感兴趣的内容。这些内容是从计算机分析中获得的。本质上，该技术的功效类似于人类的“思维”。尽管它不能完全平等，但现在可以实现良好的辅助效果。人工智能的主要方向是计算机视觉，包括图像识别，视频识别，面部识别等。我们熟悉。计算机视觉的本质是如何要“看”教堂计算机，也就是说，计算机视觉人工智能的最终目标是使用相机和计算机代替我们人类的肉眼。更著名的是“面部识别”，这是其中之一现在更受欢迎的身份验证技术。通过相机收集人的面孔的图片将转换为图像数据，然后与数据库中的面部特征信息进行比较。因此，在他们的范围内，语音识别是核心和最受欢迎的自然语言处理技术。声音识别技术是确定人类声音中的词汇内容， 并通过技术手段将其转换为计算机可用的内容。在流行的术语中，它是让机器学会“倾听人”并让计算机制作我们的“耳朵”。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示，自动推理和搜索方法，机器学习和知识获取，知识处理系统，自然语言理解，计算机视觉，智能机器人，自动计划设计和其他方面。
用于研究人工智能和可以意识到人工智能技术平台的机器的主要材料基础是计算机。人工智能的发展历史与计算机科学和技术的发展历史有关。除了计算机科学外，人工智能还涉及许多学科，例如信息理论，控制理论，自动化，生物学，生物学，生物学，心理学，数学逻辑，语言学，语言学，医学和哲学。
扩展信息
智能模拟：机器视觉，听力，触摸，感觉和思维模拟：指纹识别，面部识别，视网膜识别，虹膜识别，棕榈线识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，游戏，信息感应响应响应响应响应响应响应响应。
纪律类别：人工智能是该主题的边缘，属于自然科学，社会科学和技术科学的三道跨学科学科。
学科：哲学与认知科学，数学，神经病学，心理学，计算机科学，信息理论，控制理论，不规则理论，仿生主义，社会结构和科学发展概念。
参考数据来源：百度百科全书 - 人工智能
人工智能可以分为六个研究方向：
1.机器视觉，包括3D重建，模式识别，图像理解等。
2.语言理解和沟通，包括语音识别，全面，人类 - 机器对话，机器翻译等。
3.机器人技术，包括力学，控制，设计，运动计划，任务计划等。
4.认知和推理，包括对各种物理和社会知识的认知和推理；
5.游戏和道德，包括多智慧，机器人和社会融合互动，对抗与合作；
6.机器学习，包括各种统计建模，分析工具和计算方法；
作为下一代信息技术的重要领域，人工智能是一种新型的通用技术，可以应用于经济和社会，生产和生活的各个方面（Trajtenberg，2018）；同时，人工智能同时渗透了，人工智能在生产和生活的许多方面都渗透到渗透中，并悄悄地改变了经济和社会组织的运营模式。这是乏味的编程工作，它也是应对人口老龄化的有效手段，但其晋升也意味着要替换申请领域中的就业领域（部分），以及就业结构和收入分配pattern的最终影响。
当计算机上实施人工智能时，有两种不同的方法：
一种是采用传统的编程技术来制造系统的智能效果而不考虑使用的方法是否与人类或动物使用的方法相同。这种方法称为工程方法，该方法已在某些领域（例如文本识别）中获得了工程方法和计算机国际象棋。
另一个是建模方法。它不仅取决于效果，而且还需要与人类或生物身体相同或相似的实施方法。
遗传算法（GA）和人工神经网络（ANN）均为后一种类型。遗传算法模拟了人类或生物学的遗传进化机制，人工神经网络是模拟人或动物脑中神经细胞的方式。为了获得相同的智能效果，通常可以使用这两种方法。采用先前的方法，详细信息需要该过程逻辑。如果游戏很简单，它仍然很方便。如果游戏很复杂，角色的数量和活动空间的增加将增加，相应的逻辑将非常复杂（根据索引增长），人工编程将非常复杂发生错误时，有必要修改原始程序，编译和调试，并最终为用户提供新版本或新补丁，这是非常麻烦的。在各种复杂的情况下，此系统通常会犯错，但可以学习课程。它可以在下一次运行中进行纠正。使用此方法实现人工智能，要求程序员使用生物学思维方法，并且条目更加困难。但是，一旦您进入门，就可以广泛使用。不需要在编程过程中就角色规则做出详细规定，通常比以前的方法更费力。
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