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当人们谈论AI时，他们经常将其等同于机器学习和深度学习，但这些只是AI研究的小分支。虽然这两者可以说是当今人工智能领域最热门的话题，但人工智能研究中还有很多领域具有极大的号召力和广阔的应用前景。在本文中，我们将讨论人工智能中的一些热门话题，其中许多是相互关联的，都属于AI研究的范畴。

机器学习关注的是开发系统，并通过经验提高系统的性能。过去十年人工智能技术的进步很大程度上归功于机器学习的进步。机器学习非常受欢迎，已经成为人工智能的代名词，现在研究人员正在努力将最先进的机器学习算法扩展到大型数据集。

深度学习是机器学习的一个分支，它是神经网络的重新命名，是受人类大脑中生物神经元启发的模型。深度学习一直在推动人工智能领域的许多应用，比如物体识别、语音、语言翻译、电脑游戏和自动驾驶汽车。

强化学习和人类学习一样，是一种封闭的学习形式。它由一个智能体组成，它与环境巧妙地相互作用，以获得一定的奖励。代理的目标是学习顺序操作。就像一个人从现实世界的经验中学习，不断探索新事物，不断更新自己的价值观和信念一样，一个强化学习的智能代理遵循类似的原则，并从长远来看实现回报最大化。2017年，谷歌的AlphaGo计算机程序使用强化学习击败了围棋世界冠军。

机器人技术在技术上是一个独立的分支，但它确实与人工智能有一些交叉。人工智能使机器人能够在动态环境中导航。你如何确保自动驾驶汽车在尽可能短的时间内从A点到达B点，而不伤害自己或他人？对深度学习和强化学习的研究可能已经为机器人技术找到了这个问题的答案。

如果我们想让机器思考，我们需要教会它们去看。李飞飞，斯坦福人工智能实验室主任

计算机视觉涉及计算机如何从视觉上感知周围的世界。然而，讽刺的是，计算机擅长做大任务，比如求100位数字的十分方根，但却很难完成像识别和区分物体这样的简单任务。近年来，随着深度学习、标记数据集的可用性和高性能计算的进步，计算机视觉系统在视觉对象分类等狭义任务上已经超越了人类。

自然语言处理涉及能够感知和理解人类语言的系统。它包括语音识别、自然语言理解、生成和翻译等子任务。随着全球使用多种语言，自然语言处理系统可能成为真正的游戏规则改变者。目前在自然语言处理方面的研究包括开发可以与人类动态互动的聊天机器人。

推荐系统无处不在，从读什么，买什么，到和谁约会，现在已经完全取代了虚拟世界中烦人的销售人员。像Netflix和亚马逊这样的公司非常依赖推荐系统，因为他们会考虑用户过去的偏好，以及同行的偏好和趋势，从而做出更有效的推荐。

算法博弈论从经济学和社会科学的角度考虑具有多个主体的系统，并研究这些主体如何在基于激励的环境中做出选择。这些多智能体系统可以包括自利的人类成员，也可以包括在有限资源环境中共同竞争的智能体。

物联网的概念是将日常物理设备连接到互联网上，并通过数据交换相互通信。通过对物理设备采集的数据进行智能处理，使其更加智能化。

随着基于神经模型的深度学习的兴起，研究人员一直在开发可以直接实现神经网络架构的硬件芯片，这些架构旨在在硬件层面上模拟大脑。在普通芯片中，数据需要在中央处理单元和存储单元之间传输，导致时间开销和能量消耗。在神经形态芯片中，数据以模拟方式处理并存储在芯片上，同时在需要时生成突触，节省时间和精力。