1. 机器学习（Machine Learning）

通过从大量数据中学习和建立模型，使打算机能够自我学习和改进。

实例：推举系统、自动驾驶、语音识别、医疗诊断。

2. 自然措辞处理（Natural Language Processing, NLP）

使打算机能够理解、天生和处理人类措辞。

实例：智能助手（如Siri、Alexa）、机器翻译、情绪剖析、文本择要。

3. 打算机视觉（Computer Vision）

使打算机能够理解和处理图像和***。

实例：人脸识别、目标检测、图像分割、***剖析。

4. 机器人技能（Robotics）

设计、制造和掌握机器人，使其能够实行各种任务。

实例：工业机器人、做事机器人、无人机、探索机器人。

5. 强化学习（Reinforcement Learning）

通过试错和褒奖机制，使打算机能够学习如何在繁芜环境中做出最优决策。

实例：游戏AI、自动驾驶、资源分配、调度问题。

6. 知识图谱（Knowledge Graph）

构建实体之间的关系图谱，以实现更智能的信息检索和推理。

实例：Google Knowledge Graph、Microsoft Academic Graph、智能问答系统。

7. 天生对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）

通过演习两个网络（天生器和判别器）进行对抗，实现对数据的天生和增强。

实例：图像天生、图像编辑、风格迁移、数据增强。

8. 其他方向：还包括专家系统、模糊逻辑、遗传算法、深度学习、神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等。

人工智能的紧张研究方向涵盖了从数据处理、模型建立到决策实行等多个方面，其运用已经渗透到医疗、金融、教诲、娱乐、安防等各个行业。

通过不断发展和创新，人工智能将连续为人类社会带来深远的影响。