如果您正在閱讀本文，那么您已經被人工智能（AI）技術所包圍，這也超出了您的想象。通常，當人們聽說AI時，他們會將其等同于機器學習和深度學習，但它們只是AI研究里眾多主題中的兩個。 這兩個算是當今AI世界中最火的兩個，但是還有許多其他主題因為其應用和未來潛力而在AI界引起了人們極大的關注。 本文將討論AI研究中的一些熱門主題，這些主題都是相互聯(lián)系，并都屬于人工智能的范疇。

　　機器學習

　　機器學習（ML）關注點是能夠開發(fā)其性能隨著經驗而提高的系統(tǒng)。 在過去的十年中，人工智能的進步很容易歸因于機器學習的進步。 機器學習非常流行，已經成為AI的代名詞。 研究人員現(xiàn)在集中精力將最先進的機器算法擴展到大型數(shù)據(jù)集。

　　深度學習

　　深度學習（DL）是機器學習的一個子集，它是神經網(wǎng)絡的重塑（一種受大腦中生物神經元啟發(fā)的模型）。 機器學習一直是AI中許多應用的推動者，比如物體識別，語音識別，語言翻譯，玩計算機游戲及自動駕駛。

　　強化學習

　　強化學習（RL）又稱增強學習，是從動物學習、參數(shù)擾動自適應控制等理論發(fā)展而來。它由一個智能代理構成，如果代理的某個行為策略導致環(huán)境正的獎賞(強化信號)，那么代理以后產生這個行為策略的趨勢便會加強。智能代理的目標是在每個離散狀態(tài)發(fā)現(xiàn)最優(yōu)策略以使期望的折扣獎賞和最大。 2017年，Google的AlphaGo計算機程序使用RL在Go游戲中擊敗了世界冠軍。

　　機器人技術

　　從技術上講，機器人技術是其自身的一個獨立分支，但與AI確實有些重疊。 AI技術使機器人在動態(tài)環(huán)境導航成為可能。 您如何確保自動駕駛汽車從A點駛向B點過程中以最短的時間行駛，又不會傷害到自己和他人，深度學習和強化學習的進步可能對此有幫助。

　　計算機視覺

　　如果想讓機器獨立思考，我們就需要教他們看世界。 斯坦福大學AI實驗室主任李飛飛就在研究此領域的計算機視覺（CV）。 比較諷刺的是，計算機擅長復雜的計算，例如找出小于100的數(shù)字里能被10整除的數(shù)字，但在識別和區(qū)分物體的簡單任務中卻舉步維艱。 深度學習的最新研究，在視覺識別的某些應用場景中已經勝過了人類。

　　自然語言處理

　　自然語言處理（NLP）與能夠識別并理解人類語言的系統(tǒng)有關。 它包括語音識別，自然語言理解，生成和翻譯等領域。 隨著多種語言的全球化，自然語言處理系統(tǒng)將成為真正的變革者。 當前的NLP研究包括開發(fā)可以與人類動態(tài)交互的聊天機器人。

　　推薦系統(tǒng)

　　從閱讀，購買，到與誰約會，推薦系統(tǒng)（RS）隨處可見，并已經完全取代了煩人的推銷員。 像Netflix和Amazon這樣的公司非常依賴推薦系統(tǒng)。 它會根據(jù)用戶的過去偏好，對同類產品的偏好來提出有效的建議。

　　算法博弈論與機制設計

　　算法博弈論從經濟學和社會科學的角度來設計具有多個主體的系統(tǒng)，讓這些主體如何在基于激勵的環(huán)境中做出選擇。 這個系統(tǒng)可以讓智能代理與自私的人類一起，在有限的資源環(huán)境中一起競爭。

　　物聯(lián)網(wǎng)

　　物聯(lián)網(wǎng)（IoT）是一個概念，是指日常使用的物理設備通過連接到Internet進行數(shù)據(jù)交換及相互通信。 收集的數(shù)據(jù)可以進行計算處理，使設備更智能。

　　神經形態(tài)計算

　　隨著基于神經網(wǎng)絡的深度學習的興起，研究人員一直在開發(fā)可以直接實現(xiàn)神經網(wǎng)絡架構的硬件芯片。 這些芯片旨在硬件級別上模擬大腦。在普通芯片中，深度學習數(shù)據(jù)需要在中央處理器和內存之間相互傳輸，這種方式性能低下。 在神經網(wǎng)絡芯片中，數(shù)據(jù)會被處理并存儲在芯片中，需要的時候隨時讀取，大大提高處理與傳輸?shù)男阅堋?/p>