1、人工智能的运用于发展？
时代的进步，催生出各种各样的新技术。从蒸汽机时代再到电子信息时代，每一次技术的变革，都为我们人类社会带来巨大的影响。在本篇文章，我们将通过思维导图，来认识即将到来的人工智能时代。 思维导图之人工智能的运用与历史发展 早在本世纪初，畅销书《失控》的作者凯文凯利就曾预言：人工智能是下一个年颠覆人类社会的技术，其力量堪比电和互联网。而如今，已有各种各样的Ai技术渗透到我们的生活中。比如AI智能、AI智能音箱、AI智能语音系统等等。通过下图的思维导图，你就明白人工智能在我们现实社会里的具体运用。 显然，人工智能的未来，将和过去年的发展进程一样，充满机遇与挑战。 我们该如何正确运用人工智能技术造福人类，而非用它威胁人类，这将成为摆在科学家面前的一道难题。不过相信伴随人工智能技术乎的不断完善，再困难的问题都将被我们逐一攻破。 如果你对新技术充满兴趣，不妨了解一下MindMaster思维导图这项黑科技，它能帮助你轻轻松松绘制精美漂亮的思维导图。 如果需要以上思维导图原图，可以去MindMaster思维导图社区搜人工智能查看。
2、人工智能有哪些前景？
人工智能的发展历程中，慢慢引起了人们对于人工智能的一些恐惧，艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）曾在自己科幻小说中描绘出的一些担忧，随着如今科技的神速进步，好像真的会在不远的未来变成真实。 但那些都太遥远了，在现如今的世界背景之下，各国都把人工智能列为一项备受重视的技术，我们国家也不例外。 最近京东就举办了一场人工智能创新峰会，现任我国科技部创新发展司副司长的余建在峰会上提到了当今世界各国对于人工智能技术的重视以及发展状况，并明确表示国家对于人工智能发展的高度重视，为此说明了我国在发展人工智能技术上确立了一个“三步走”的战略。 同时他还代表国家的立场表示了：人工智能技术是引领未来的创新性技术，且在国家经济以及互联网、大数据及超级计算机的发展之下，AI技术的发展也进入了具有深度学习，跨界融合，人机协同，群智开发自主操控等特性的新阶段。这些具有新特性的AI技术将对人类的生产、生活乃至思维模式都产生重大的影响。 国内现有的以BAT为首，外加科大讯飞四所所构筑的的人工智能平台，基本成为了我国人工智能领域的四大支撑，此外，国家还鼓励企业作为人工智能发展的主体，并坚持以市场作为发展的主导。 由此足可以想见，人工智能领域的发展在国家策略的支持下，拥有着相当光明的前景。 此外，人工智能领域的知名科学家，原IBM Woston e 专题 开CSDN APP Copyright 2 人工智能最有前景的六大领域 人工智能最有前景的六大领域 目前来说，有许多关于人工智能公认定义的争论。有些人认为人工智能就是“认知计算”或是“机器智能”，而另一些人则把它与“机器学**”的概念混淆了。然而，人工智能并不是特指某种技术，它实际上是一个由多门学科组成的广阔领域，包括机器人学和机器学**等。人工智能的终极目标是让机器替代人类去完成需要认知能力的任务。为了实现这一目标，机器必须自动学**掌握能力，而不仅仅是执行程序员编写的命令。 人工智能在过去的十年里取得了令人叹为观止的进步，例如自动驾驶汽车、语音识别和语音合成。在此背景之下，人工智能这一话题越来越多地出现在同事和家人的闲谈之间，人工智能技术已经渗透到他们生活的角角落落。与此同时，流行媒体几乎每天也在报道人工智能和技术巨头们，介绍他们在人工智能领域的长期战略。一些投资者和企业家渴望了解如何从这个新领域挖掘价值，大多数人还是绞尽脑汁思考究竟人工智能会改变什么。此外，各国政府也正在努力应对自动化给社会带来的影响(如奥巴马总统的离职演讲)。 其中，人工智能的六大领域在未来可能对数字产品和数字产生重要的影响。作者一一列举了这六个方向，解释了它们的重要性，目前的应用场景，并列举出正在使用的和研究机构。 强化学习 强化学**是一种通过实验和错误来学**的方法，它受人类学**新技能的过程启发。在典型的强化学**案例中，者通过观察当前所处的状态，进而采取行动使得长期奖励的结果最大化。每执行一次动作，者都会收到来自环境的反馈信息，因此它能判断这次动作带来的效果是积极的还是消极的。在这个过程中，者需要平衡根据经验寻找最佳策略和探索新策略两方面，以期实现最终的目标。 Google的DeepMind团队在Atari游戏和围棋对抗中都运用了强化学**的技术。在真实场景中，强化学**有被用来提高Google数据中心的能源利用率。强化学**技术为这套冷却系统节省了约%的能耗。强化学**有一个非常重要的优势，它的者能以低廉的代价模拟生成大量的训练数据。相比有监督的深度学**任务，这个优势非常明显，节省了一大笔人工标注数据的费用。 你这个问题也太大了吧，各种行业都是人工智能的发展领域啊，比如自动驾驶，以及外太空探测，一些人类无法去的地方等等，还有我们身边的各种，金融投资等等，太多了，反正就是逐渐取代人的。 人工智能专业怎么样？人工智能专业是中国高校人计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。 人工智能专业作为近几年兴起的工科专业之一，虽然发展时间不久，但是非常具有竞争力，无论是对以后就业还是科研研究，人工智能专业所能从事的行业都是有广泛代表性的。 那么，人工智能专业都要学哪些课程呢？ 人工智能专业学的主要课程有智能科学与技术、自动控制原理，传感器，单片机，机原理，模式识别，人工智能导论，计算机视觉，数字图像处理，matlab ，机器人，点机控制，数字视频技术等等，分为软硬两个方向。 我国人工智能的发展很迅猛，我国政府也高度重视人工智能领域的发展。预计到年全球新兴人工智能项目中，中国占据万。 目前，人工智能人才处于明显短缺状态，这种状况还存在扩大的趋势。当前社会技术环境下，需要兼顾扎实的专业技术和复合型背景的人才。在互联网企业中，人工智能的薪酬排在第三位，其中薪酬较好的是声音识别方向的从业者。有猎头透露，去年人工智能领域硕士应届生的年薪是万完全有可能。所以，人工智能的发展前景是很好的。 人工智能肯定是有前途的因为现在的科技发达人工智能只要你设计的好很实用的话那么用途是很广泛的比如说近期冷之类的他能代替人类做很多事情而且人类无法做到的他六点做到这是一个很好的替代品
3、过去三年里 人工智能发展主要依赖哪些技术
答案：指纹识别系统应用了人工智能技术中的模式识别技术。 问题所涉及词条分析： 1、人工智能：人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为，目前，我们比较熟悉的人工智能应用领域涵盖了符计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面。 2、模式识别：模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”,随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。 3、指纹识别：指纹是人体的一个重要特征，具有唯一性。北京大学有关专家对数字图像的离散几何性质进行了深入研究，建立了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进而提取指纹特征信息的理论与算法，随后研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统，以及适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统。 “人工智能”（artificial intelligence）简称ai。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能；如何把计算机用得更聪明；如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统；如何设计和制造更聪明的计算机以及智能水平更高的智能计算机等。 人工智能是计算机科学的一个分支，人工智能是计算机科学技术的前沿科技领域。 人工智能与计算机软件有密切的关系。一方面，各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现，另一方面，许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如，专家系统软件，机器博弈软件等。但是，人工智能不等于软件，除了软件以外，还有硬件及其他自动化和通信设备。 人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知（思维）科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
4、人工智能时代真的来临了吗
AI时代即将来临？ 人工智能（AI）的发展路程 艾伦·麦席森·图灵，计算机逻辑的奠基者，被誉为”人工智能之父“。在年，他通过一篇名为《计算机与智能》的论文中，提出了自此以后年甚至乃至我们未来数百年，诸多科学家们不断奋斗的目标：图灵测试。 图灵测试是什么？ 简单的来说，就是当我们通过字聊天的方式长时间的和一个计算机进行提问，如果计算机给出的回答可以让%以上的人类判断不出和自己进行对话的是计算机，那么它就通过了图灵测试。 “图灵测试”作为对AI与否提供了一个重要的衡量标准，如果有机器能够通过图灵测试，那它就是一个完全意义上的智能机，和人没有区别，可以被称作“他”或者“她”了。 在图灵测试诞生后的第6年，达特茅斯的 AI 会议正式召开并开创了人工智能 Artificial Intelligence 这个词之后，无数计算机科学家、电子科学家、语言学家、神经科学家、心理学家等等汇聚在这面大旗下，尝试推动智能系统、计算理论、生物智慧、仿人类智慧系统设计的研究，不过一如大家所见，太多的问题和概念都一股脑装在了「人工智能」这个大筐里，普通民众也养成了用「机器够不够像人」和「机器和人谁厉害」评价技术成果的坏习惯。 在六七十年代，人工智能持续是一个很重要的议题，那个时代有很多重要的算法涌现出来，但是随后人工智能迎来了他的第一个低潮，那么原因是什么？ 因为当时很多的工程师、科学家发现，当时的算法和人工智能只能解决比较狭窄领域的问题，那么问题在哪儿？ 实际上是在于计算机的算力是不够的。 在年代的时候，人工智能出现了第二波的浪潮。 比如出现了人工神经网络、专家系统等领先的算法。当时算力也同步有了提升，有很多像IBM这种大型的计算机的出现，使得一些实际问题可以应用和解决。 然而，在年代人工智能又迎来了第二波低谷，当时个人电脑渐渐的开始普及，但是像大型专业计算机资源，造价和成本依然非常高。渐渐地，像美国政府，开始缩减对于这方面的预算、资源，带来了这一波的低谷。 最后，众所周知的人工智能第三个浪潮，也就是我们现在经历的这个时代。 从世纪初开始，我们迎来了深度学习的算法、AlphaGo、谷歌DeepMind等一系列的技术的创新。算力、数据资源爆炸式的增长，使得算法有了一个大幅的提升。 以前计算机不能解决的问题，比如语音识别、图像识别，包括现在的自然原处理等这些领域，都有了非常大幅的提升。 刚才说的是人工智能的发展浪潮，其实大家可以注意到，算法的提升和整个智能技术的提升是分不开的，同时也跟算力基础、计算的基础设施以及数据量，也是密不可分的。 信息化、大数据化、然后才是智能化 我提出一个概念，在智能化的时代，我们实际上是需要经历几个步骤：首先是信息化，然后是大数据化，最后才是智能化。 我们可以看一下我们了解的行业大概处于一个什么样的阶段？ 我们以医疗行业为例，比如大家觉得医疗行业目前是处于什么阶段呐？ 答案是：信息化。 尤其是在中国，有些比较大型的三甲医院，比如协和、或者北大医院，目前是在从信息化慢慢向大数据提升的阶段。 有一个最简单的例子，之前我们去接触一个老中医，然后这个中医院的院长说：“我们想做大数据，我们有万个病人的数据。”我们听了以后挺高兴的，数据量也不小了。接着，这个老中医就拿出厚厚的一大叠病历本，他有一百个大本，每个本上一页是一个病人的手写记录，每一本有一千个病人，所以加起来有万个病人。当时就非常傻眼了，这个我们怎么分析？ 以医疗行业为例，我们所说的信息化，实际上是包括病例的电子化，医院的信息系统、图像管理系统等。而在目前这个阶段，这些系统的数据资源是没有通的，所以还没有达到大数据化的阶段。 如果把这些数据资源通，才可以实现以一个病人为中心，可以看到他入院的记录、诊断记录、住院记录，也可以看到他的影像数据，才可以形成一个全方位的数据。而且，从时间轴上来说，这样的数据记录，才可以形成大数据，并且通过智能算法，来帮助医生来决策需要什么样的治疗，需要在什么样的阶段做一些辅助。 而这个对医药医疗行业来说，是需要一个持续的发展的一个过程。 未来会是人工智能时代，但不是现在！ 点的发展：算法，大数据，算力。 数据今日的《人工智能影响力报告》 随着核心算法的技术突破，计算能力的提高，再加上现在人们把越来越多的时间花费在网上，留下了大量数据，人工智能基于海量数据已能够训练出规模足够大的神经网络，足够保证识别算法的精确度和准确性，这也是现在人工智能能够快速发展的重要原因。 至于你说智能化时代是不是要来，我觉得要看这几个方面： 1 人工智能应用十大领域 从目前人工智能的应用领域来看在影响力最高的财经、数码、汽车领域里确实已经有人工智能落地的先进案例，比如刷脸支付，刷脸签到，无人汽车驾驶等。 麦肯锡调查显示，目前在中国的传统行业中，超过 %的仍未将人工智能列 入战略优先项。只有当人工智能技术在中国真正普遍的应用于传统行业，而不仅仅属于科技巨头时，其经济潜力才会充分彰显。 数据今日的《人工智能影响力报告》 就比如在人人拥有一台电脑之前，电脑一直都主要应用在军事上，直到后面进入了民间，带来的巨大的经济效益，导致了这几年电脑的更新换代特别快。买过电脑的人都知道，差不多一两年，电脑的配置可能就得换了，人工智能也是同理。 2 人工智能科学家毕业院校和学历 从数据来看，人工智能科学家主要毕业于清华大学、中国科学院、中国科技大学、麻省理工大学、北京大学等等。学历上看，%的人工智能科学家都拥有博士学历。 数据今日的《人工智能影响力报告》 人工智能领域需要的技术性明显是高于很多行业的，这也导致了人工智能的门槛很高，不过毕竟人工智能本身就是需要综合很多学科的，需要高质人才是无可厚非的。 数据今日的《人工智能影响力报告》 我觉得在未来，如果人工智能科学家能够把人工智能技术封装成一个应用接口，任何人都可以使用，而无需去了解其中复杂的实现方法，减少使用门槛，那么智能化的时代则会越来越快，这也是目前大部分人工智能企业的主要盈利方式之一就是提供算法的原因。 3 企业是否需要人工智能？ 从上面的数据分析来看，智能化的时代可能还没有那么快到来，那么作为企业是否就不需要人工智能了吗？我的答案是，能尽快智能化就智能化，你无法想象人工智能可以给企业带来多大的效率。 依旧用电脑举例，就算我们都知道电脑更新换代很快，可能未来会有比现在更好的产品，但是难道我们就不买电脑了？很明显，即使在早期没有鼠标，没有操作系统，依靠代码来操作的电脑依旧很快地走进了每个家庭，正是因为即使没有到达真正完善的技术，电脑的诞生依旧给我们带来了很大的便利，人工智能也如此。 图片于网络 目前，企业在人工智能应用最多的就是刷脸签到，刷脸考勤，用人脸识别代替了需要身份验证的场景，同时不仅仅是节省了传统考勤需要使用介质的费用，通过人工智能的人脸识别技术，以及背后驱动的大数据分析，企业可以很快地掌握员工的考勤信息。 以前可能需要人员管理的同事一字一句地把考勤信息录入表格，然后统计信息，可能耗时一天，或者一星期，现在只需要登个后台，点个按键，所有信息都会展现在眼前，相当于节省了%的时间，毫无疑问，对于需要进行复杂人员管理的企业来说，人工智能技术是在合适不过的了。 人工智能已经进入了下半场。上下半场的分界线可以说是日这一天。那日一组所谓的专家在网上和一个名叫“牛津”的人对话，的人认为这个“牛津”就是一个岁的小孩，但实际上它却是一台由三个俄国的科学家所做的人工智能计算机，这标志着机器的智能已经胜过了人的智能。而那一天也是图灵先生逝世的周年。 人工智能进入下半场，这也说明人工智能发展将提速。人工智能有三大推动力，数据、网络、计算能力，它们各自在以指数的形式发展。比如数据，历史上年的总数。 现在也是人工科学家创业最好的时代。不仅仅是BAT互联网巨头，美团、、face、今日、快手等都在使用人工智能技术。李开复表示，人工智能时代来了，最核心的、最需要的是AI科学家，因为今天AI技术还没有进入主流，AI平台还没有产生，因此AI应用还不能井喷，只有少数手中掌握着如何把AI应用起来的科学家能够创业。 AI扩张的三个阶段 AI最大突破是七年前深度学习。深度学习可以理解为是一个超级EXCEL表，通过对放入的大量数据研究分析，再放入一个数据时，就能够做出预测、判断或者分类。所以未来的AI肯定是更加懂你的——比如你今天晚上想吃什么，比你更知道；你想去哪里度假，比你更知道；甚至未婚的你可能喜欢什么样的配偶，也比你更知道。这就是一个先知的、对未来能够做非常强大预测的AI。AI在这个阶段是单领域大数据驱动的引擎，可以把它认为是一个黑核，可以进入各种领域。 人工智能时代来了 我们准备好去迎接了吗 AI扩张一定会经过下面三个阶段。第一个阶段，把已有的大数据用起来 ，BAT在用，今日、快手、、美团也都在用，另外金融、医疗领域也在使用。第二个阶段是把没有的数据收集起来、上传起来 ，用各种摄像头把人脸收集起来，收集了到3、4，走向全方位的无人驾驶。这三步曲大概是未来五年、十年、十五年的蓝图。 人工智能可以做些什么？ 那么AI具体能够做些什么呢。在GMIC大会上，多位专家学者从不同方面进行了阐述。 首先，AI可以改善我们生活质量 。卡内基美隆大学机器学习学院教授兼院长Tom Mitchell表示，人工智能可以减少城市当中的污染，减少城市当中的拥堵现象，帮助我们实现不同语言之间的沟通，还有在医学上实现更精确的诊断。 AI还能推进教育的发展 ，通过AI让整个在线教学过程更加个性化。Tom Mitchell表示，比如设计一个考题给学生，让学生对一个ABCDE进行排序，不同的选项进行排序，学生可能就会给出正确的或者是错误的答案，然后教师根据学生答错的情况进行分析，再进行教学，这是一种传统的教学。但是出现新的机器学习和人工智能工具后，一个机器就可以收集高达十万名学生的答卷，教师就可以去分析这些答卷当中学生出错的规律，而过去一位老师可能穷其一生也不可能接触多达十万名学生。实现大规模的数据收集，这就是AI的潜力所在。 以大数据为基础的人工智能也将为农业带来变革 。比如通过优化种子播种、灌溉、杀虫和收割提高产量和质量；通过蔬菜水果智能的整理分工来降低人工，以及计算机视觉和语音应用在农作物对家禽病虫的预警。 推动机器人的使用 。未来人类只需要两种机器人，一种机器人是做人类做不了的事，另一类是人类不愿意做的事。比如冒着生命危险做救火救灾甚至上战场的事情，以及一些简单重复的劳动工作，这样人类从中解放出来做更多更高级的事情。 世界变化日新月异，都在期盼人工智能的到来，却又在害怕。期待的是见证更新的黑科技，给人力提供更便携的，恐惧的是，是否终端智能会产生属于自己的智慧，改变这个世界的整体思维方式与生存方式，这些也都是未可知。总有人说机器是没有灵魂的，可是，真的没有灵魂么？你用你肉眼看到的是真实的么？未必。但，未来不可期，当下确是我们首要考虑的问题。变革，势在必行，每个时代都在变革，那你在这场变革战役中处于于什么样的位置？要我说，智能时代已经来了，比如无人超市，智能家居，小话统智能电销，银行引导机器人，智能物流。这些，都已经走在前端的路上了。 爱因斯坦（Albert Einstein）曾经说：“我担心总有一天技术将超越我们的人际互动；那么，这个世界将出现一个充满傻瓜的时代。”
5、大概了解一下AI 智能机器人的发展历程？
世纪工业大革命的机器大制造开始，可认为是最原始的机器人开始出现了，年代计算机技术出现，前者可视其为AI躯体发展，后者可视为是AI的“大脑”，二者结合，智能机器人出现了，摩尔定律表明了AI的进化换代速度有多快！AI的低成本高效率让人望尘莫及，由于AI相比于人占有无可比拟的优势，许多岗位自然而然的被人工智能取代，甚至有些领域的人工岗位已经消失。随着“深度学习、人脑模拟、量子计算机、脑波联机、纳米技术、生物基因技术等”不断研发和多学科交叉结合，任何一次技术上的突破，都可能导致AI世界发生巨大改变，比如人造生物与芯片结合的怪物，比如出现“自主思维自我意识”的AI，比如能读懂人“脑电波”AI……，但由此产生的连锁反应会给人类带来什么结果就很难把控了！这是极其简单的说了下AI的过去和可能的未来！ 仅供参考！ ai智能机器人，引领电销与客服的革命时代。 星空互语ai智能机器人③和阿里巴巴、科大讯飞进行了技术合作，采用前沿的深度学习技术，先进的语言识别（asr）、口语理解（slu）、对话管理（dm）、自然语言生成（nlg）、文本生成语音（tts）五种对话系统技术模板的协同运作。研发出代替人工拨的智能语音交互系统②。 1、智能外呼 智能外呼系统⑤无需要人工拨。客户资料一键批量导入，根据需设置参数，智能机器就可以自动完成海量外呼任务。 2、智慧沟通 真人语音交互，智能识别客户的意向，精准的回答客户的提问。 3、智能转接 智能转接人工，人机协作无间，提高客户转化率。 4、智能分析 显示客户沟通路径，精准判断客户意图。 5、支持断 支持通话随时断，提升客户感受度，增强交互流流畅感。 6、自动记录 通话内容全部录音记录，并精准转化成文字，方便查看精准识别。 作为行业的领导者,星空互语智能机器人通过人工智能颠覆了现有的传统客服电销市场，人机融合智能，效率更高；管理零负担，不离职，永无情绪，不需要培训也无需额外的管理成本，固定优秀员工话术，通过话术设计，客探话术实现，智能crm管理。星空互语ai机器人帮你彻底解决各行业客户电销中遇到的诸多根本性问题,帮助使用者更轻松的倍增业绩,为企业更快创造更多价值。
6、人工智能的历史?
AI简介 AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。“人工智能”一词最初是在 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 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、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识，自然为人们所，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。 问题解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题解方法，搜索策略决定着问题解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 `
