『壹』 人工智慧的研究領域和研究途徑有哪些
人工智慧研究的領域極為廣泛，幾乎涉及到人類創造所需要的諸如數學、物理、信息科學、心理學、生理學、醫學、語言學、邏輯學以及經濟、法律、哲學等重要學科。
目前研究過程中通常採用兩條途徑，一條是由內到外，從揭示人腦的結構和人類智能的奧妙入手，目的是搞清楚大腦處理信息的過程，目標是創立信息處理的智能理論。另一條是由外到內，從應用計算機模擬人的智能活動入手，目標是研究開發智能機器或系統，力求達到與人的智能活動相類似的效果。總之，人工智慧的最終目標是要搞清人工智慧的有關原理，使計算機具有智慧更加聰明、更加有用。
『貳』 人工智慧的實現方法有哪些
人工智慧在計算機上實現時有2種不同的方式：
一種是採用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。
另一種是模擬法（MODELING APPROACH），它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。
遺傳演算法（GENERIC ALGORITHM，簡稱GA）和人工神經網路（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN）均屬後一類型。遺傳演算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經網路則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。採用前一種方法，需要人工詳細規定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜（按指數式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調試，最後為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。採用後一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統（一個模塊）來進行控制，這個智能系統（模塊）開始什麼也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種復雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發布新版本或打補丁。利用這種方法來實現人工智慧，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由於這種方法編程時無須對角色的活動規律做詳細規定，應用於復雜問題，通常會比前一種方法更省力。
『叄』 人工智慧有哪些研究方向
人工智慧可分為六個研究方向：
1、機器視覺，包括3D重建，模式識別，圖像理解等。
2、語言理解和溝通，包括語音識別，綜合，人機對話，機器翻譯等;
3、機器人技術，包括力學，控制，設計，運動規劃，任務規劃等;
4、認知和推理，包括各種身體和社會常識的認知和推理;
5、游戲和道德，包括多智能體，機器人和社會整合的互動，對抗和合作;
6、機器學習，包括各種統計建模，分析工具和計算方法;
人工智慧作為下一代信息技術的重要領域，是一種具有普遍性的新型通用技術，可應用於經濟社會，生產和生活的各個方面（Trajtenberg，2018）; 無意中與此同時，人工智慧已經滲透到生產和生活的許多方面，並悄然改變了經濟和社會組織的運作模式。 雖然人工智慧技術可以使人類擺脫繁瑣的程式化工作，但它也是應對人口老齡化的有效手段，但其推廣也意味著在應用領域取代就業領域（部分），並將 最終影響就業結構和收入分配格局。
『肆』 人工智慧的兩個研究領域是什麼
人工智慧的研究領域太多了，不止兩個。我想說的是兩種方法：1黑盒方法，類似概率的計算方法，完全依賴機器，通過學習訓練，讓機器學會處理問題的方式，由機器自己計算出模型的樣子。2白盒方法，通過人類對於客觀現實的認識，來識別我們的行為，將處理問題的轉換成數學模型。而機器只負責邏輯的運行。
而實際上人工智慧研究中，這兩種方法都要使用。我們需要學習演算法（黑盒），也需要人對於問題的歸納總結的白盒方法，因為黑盒演算法的計算數據的太大，單靠機器不可能窮盡，所以我們需要人來干預演算法，讓演算法趨於合理化。減少計算量。
前一段時間非常火的阿爾法狗的演算法就是這種黑盒白盒混合的灰盒演算法。阿爾法狗即通過自己學習訓練得到最優解的方法（稱之為棋感），也會去參考現有的棋譜，棋路，用窮盡演算法彌補棋感的不確定性。