人工智能技术和发展趋势论文
人工智能技术论文3000
人工智能技术论文3000引言随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为当今世界最具影响力的技术之一。
它不仅改变了我们的生活方式，也在各个领域展现出巨大的潜力和价值。
本文将探讨人工智能技术的发展历程、关键技术、应用领域以及未来趋势，并对人工智能可能带来的社会影响进行分析。
一、人工智能技术的发展历程人工智能的概念最早可以追溯到20世纪40年代，但直到1956年的达特茅斯会议，人工智能作为一个独立的研究领域才正式确立。
从最初的逻辑推理和问题解决，到后来的专家系统和机器学习，人工智能经历了多个发展阶段。
1. 符号推理与问题解决在20世纪50年代至70年代，人工智能研究主要集中在符号推理和问题解决上。
这一时期诞生了诸如“通用问题解决器”等早期AI程序，它们能够模拟人类的逻辑推理过程。
2. 专家系统80年代，随着计算机硬件的发展，专家系统开始兴起。
专家系统通过模拟特定领域专家的决策过程，提供专业咨询和决策支持，广泛应用于医疗、法律、金融等领域。
3. 机器学习与深度学习进入21世纪，机器学习技术取得了突破性进展，尤其是深度学习技术的出现，极大地推动了人工智能的发展。
深度学习通过模拟人脑神经网络的结构，使计算机能够自动学习和提取数据特征，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
二、人工智能的关键技术1. 机器学习机器学习是人工智能的核心，它使计算机能够通过数据学习和改进。
机器学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种学习方式。
2. 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建多层神经网络，模拟人脑处理信息的方式。
深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。
3. 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。
NLP包括语言翻译、情感分析、文本摘要等多种应用。
人工智能发展趋势论文
人工智能发展趋势论文人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一项新兴的技术，近年来取得了巨大的进展和发展。
它的发展具有以下几个趋势。
首先，人工智能在各个领域的应用将越来越广泛。
随着技术的进步和算法的改进，人工智能已经在医疗、金融、交通等领域得到了广泛的应用。
未来，人工智能将进一步渗透到更多的行业和领域，如家居智能、智能城市、智慧农业等。
人们将能够通过人工智能技术改善生活质量，提高工作效率。
其次，人工智能将越来越注重智能推理和创造性思维。
目前，人工智能主要集中在数据处理和决策制定方面，但随着技术的发展，人工智能将能够进行更加复杂的推理和创造性思维。
例如，人工智能将能够进行自主的创作、设计和研发工作，实现更高层次的智能。
再次，人工智能将更加注重人机交互的友好性和便利性。
当前的人工智能系统主要以人机对话方式进行交互，但未来的人工智能系统将更加注重人机交互的友好性和便利性。
人工智能系统将能够更好地理解人类的语言、动作和情感，并且能够根据人类的需求和喜好进行个性化的智能服务。
最后，人工智能将涌现出更多的技术应用和商业模式。
随着人工智能技术的成熟，将出现更多的创新应用和商业模式。
例如，人工智能将与物联网、区块链、大数据等技术结合，形成更加强大的智能系统和服务。
同时，人工智能也将给人们带来更多的商机和就业机会，推动经济发展。
总之，人工智能将在未来继续取得重大突破和发展。
它将广泛应用于各个领域，注重智能推理和创造性思维，提升人机交互的友好性和便利性，并且涌现出更多的技术应用和商业模式。
这些趋势将促进人工智能的快速发展，并为人类带来更加智能化的未来。
人工智能发展前景论文
人工智能发展前景论文本文在阐述人工智能定义的基础上，详细分析了人工智能的应用领域和当前的发展状况，深入探讨了人工智能未来的发展。
以下是店铺整理分享的关于人工智能发展前景论文的相关文章，欢迎阅读!人工智能发展前景论文篇一人工智能的应用与发展研究摘要：人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。
本文在阐述人工智能定义的基础上，详细分析了人工智能的应用领域和当前的发展状况，深入探讨了人工智能未来的发展。
关键词：人工智能;应用;问题;发展当前，人工智能这个术语已被用作“研究如何在机器上实现人类智能”这门学科的名称。
从这个意义上说，可把它定义为：是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
具体来说，人工智能就是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种实际问题的一门学科。
一、人工智能的应用现状大部分学科都有各自的研究领域，每个领域都有其独有的研究课题和研究技术。
在人工智能中，这样的分支包含自动定理证明、问题求解、自然语言处理、人工智能方法、程序语言和智能数据检索系统及自动程序设计等等。
在过去的30年中，已经建立了一些具有人工智能的微机软件系统。
目前，人工智能的应用领域主要有以下几个方面：一是问题求解。
到目前为止，人工智能程序能知道如何思考他们解决的问题;二是逻辑推理与定理证明。
逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一。
定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。
三是自然语言处理。
自然语言的处理是人工智能技术应用与实际领域的典范，目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情景为基础，注重大量的尝试一一世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。
四是智能信息检索技术。
信息获取和净精华技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。
有关人工智能的论文三篇
有关人工智能的论文三篇随着计算机技术的快速发展和广泛利用，人工智能的思想和技术会对人类产生巨大的影响，可以利用于所有的学科领域，它的影响触及人类的经济社会，文化的各个方面。
第1文档网今天为大家精心准备了，希望对大家有所帮助!有关人工智能的论文11、甚么是人工智能人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论，信息论、神经生理学心理学，语言学等多种学科相互渗透而发展起来的1门综合性学科，从计算机利用系统的角度动身，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来摹拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
人工智能领域的研究是从1956年正式开始的这1年在达特茅斯大学召开的会议上，正式使用了人工智能这个术语，随后的几10年中，人们从问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解博弈、自动程序设计、专家系统、学习，和机器人学等多个角度展开了研究，已建立了1些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程，设计分析集成电路，合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音辨认，手写体辨认的多模式接口，利用于疾病诊断的专家系统，和控制太空飞行器和水下机器人，更加贴近我们的生活，我们熟知的IBM的“深蓝”在棋盘上击败了国际象棋大师，卡斯帕罗夫，就是比较突出的例子。
90年代以来，随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已具有了足够条件来运行1些要求更高的人工智能软件，而且现在的人工智能具有了更多的现实利用基础，目前世界各国都在投入大量的人力物力资源，对人工智能进行研究，我国人工智能研究从国家的“863项目”开始，加大研究力度，缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距，也为未来的发展奠定的技术和人材基础。
2.人工智能的利用人工智能集成了统计学、电子学、信息论、数据库等，经过量年的发展，获得了显著的利用成效。
接下来主要介绍人工智能在物流仓储、医疗诊断、设备制造、在线学习和旅游交通领域的利用。
人工智能的论文000字范文(精选3篇)
人工智能的论文000字范文(精选3篇)摘要：随着社会的飞速发展,科学技术不断进步,工业领域生产模式发生变化,人工智能时代势不可挡,尤其是机器人得到更大范围的推广与应用。
工业机器人的突出优势是精准度较高,工作效率高,能够承受较大工作强度,为整个工业领域产量的提升以及质量的提高创造更加优质的条件。
由此可见,工业机器人已成为现代工业发展的趋势与方向。
文章基于行业发展,详细阐述了工业机器人的特征,探讨其未来发展趋势与方向,以期为整个工业行业的持续性发展提供更大的技术支撑。
关键词：人工智能时代;工业机器人;趋势;Abstract：Keyword：era of artificial intelligence; industrial robot; trend;随着人工智能时代的到来,互联网技术取得巨大突破,大数据技术成为核心,为工业机器人产品性能的提升提供更加先进的技术支持。
在工业机器人发展进程中,其操作趋于简易化,精准度更高,能够广泛应用在诸多领域,投入成本呈现不断降低的趋势。
立足工业领域,机器人应用于产品检测、焊接以及搬运等环节。
工业机器人的出现强化对人力应用的缓解,在优势上主要体现为较高的生产效率与较高品质的操作,同时,操作持久性更加突出。
1工业机器人的构成以及类型从构成上分析,工业机器人主要包含三个部分,即本体、驱动以及控制三个系统。
从功能上分析,一种机器人的作用体现在对人类手、手臂的模仿。
另外一种更具智能化,有效发挥仿生学的特征,能力更显多样化,自由度更高。
在当前的工业领域,之所以选择工业机器人,主要源于其较低的单机价格,便于维修,应用效率较高。
2人工智能时代工业机器人核心技术分析2.1工业机器人以高精度减速机为核心构成,涉及多种技术类型,要求较高在工业机器人中,关键性结构组成为高精度减速机,涉及多种技术类型。
首先,材料成型控制技术十分关键,尤其对减速机减速齿轮的耐磨性与刚性提出更高要求,目的是保证运行的高精度标准。
关于人工智能的议论文800字【三篇】
关于人工智能的议论文800字【三篇】800字人工智能议论文2021[第1条]在21世纪的未来，宁波实验小学的中心有一座巨大的建筑“大本钟”。
这不是大本钟的仿制品，而是高科技智能教学楼。
大楼被分成小圆圈，是教室。
现在，你可以看到所谓的“高科技”。
上楼来到4 (5)班门口。
门口有很多双鞋子。
难怪，教室是圆的，所以你必须穿特殊的鞋子。
门框上有一个钉子大小的洞，是微型视频头。
如果你迟到了，你会自动给老师发信息，以防你不诚实和溜进来。
教室中间有一个大沙袋，是学生座位。
你可以坐任何你喜欢的方式，因为它有一个芯片，可以测量你的心理，只要你在听讲座。
不上课，就像一座布满钉子的“活火山”，让你痛苦不堪。
教室里没有书桌，一个人有一台平板电脑，老师讲课的板书占一半，不用怕看不到，可以放大。
另一半是录像机，记录老师讲课的全过程。
教室前面的讲台更牛逼，还有“大本钟”的语言。
数学老师(包括所有老师)都要延期上课，为什么要把教室建成大本钟？铃声一响，学生们安然无恙，老师却像在12级地震现场一样被震到了讲台上，内脏都跳了出来。
如果学生很喜欢，只要在“课后成绩”里点一个好的，老师就留下来了。
“墙”上的黑板也有芯片，老师不用找文件，想一想，文件马上就打开了。
芯片也可以识别人。
如果学生在移动，电脑会在不到5秒钟的时间内自动关机，以防止它崩溃。
黑板的四角一个个都是白色的，上面的图片是教室按钮，对应的教室布局让学生和老师不用担心没有教室。
教室后面的书角也很惊艳。
想到什么书，什么书就会被推出一个角落，我们不用找地方。
书角边上有一个生物角，透明玻璃里有一个像“动物园”的地方。
每天都会吸引很多好奇的目光，除了凶兽，其他动物几乎不缺。
进入旁边的“更衣室”，穿上适合自己的西装。
然后进入“迷你动物园”，侧面不是透明的，而是一望无际的“动物天堂”。
虽然我知道这是错觉，但是学习是很吸引人的。
当你接近那些动物时，衣服在让人理解他们的语言和与他们交流方面发挥了作用。
人工智能前景发展现状论文
人工智能前景发展现状论文人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为当今科技发展的前沿领域，其前景发展和现状已成为全球关注的焦点。
本文将从人工智能的发展历程、当前技术现状、应用领域、面临的挑战以及未来的发展趋势等方面进行探讨。
一、人工智能的发展历程人工智能的概念最早可以追溯到20世纪40年代，但直到1956年的达特茅斯会议，AI才被正式定义为一门学科。
自那时起，人工智能经历了几次重要的发展阶段。
在20世纪70年代，由于计算能力的限制和资金的缺乏，AI经历了第一次寒冬。
然而，随着计算机技术的发展，特别是在数据存储和处理能力上的突破，AI在80年代末到90年代初迎来了第二次春天。
进入21世纪，随着大数据、云计算和深度学习等技术的兴起，人工智能迎来了第三次发展高潮，其应用范围和影响力不断扩大。
二、当前技术现状目前，人工智能技术已经取得了显著的进展，特别是在机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术等领域。
深度学习作为一种强大的机器学习技术，通过模拟人脑神经网络的结构，已经在图像识别、语音识别和自然语言理解等方面取得了突破性进展。
此外，随着算法的优化和硬件的升级，人工智能的处理速度和准确性也在不断提高。
三、应用领域人工智能的应用已经渗透到社会的各个领域。
在医疗领域，AI可以帮助医生进行疾病诊断和治疗计划的制定；在金融领域，AI可以用于风险评估和欺诈检测；在交通领域，自动驾驶技术正在逐步实现商业化；在教育领域，个性化学习推荐系统可以根据学生的学习情况提供定制化的学习资源。
除此之外，人工智能还在零售、制造业、农业等多个领域发挥着重要作用。
四、面临的挑战尽管人工智能技术取得了巨大的成功，但它仍然面临着一些挑战。
首先是技术本身的局限性，例如在理解复杂情境和进行创造性思维方面，AI仍然无法与人类相比。
其次是伦理和法律问题，如数据隐私、算法偏见和机器责任等。
此外，人工智能的发展也引发了就业问题，自动化可能会取代某些工作岗位，导致失业问题。
人工智能的论文
人工智能的论文人工智能是一种使用计算机技术模拟人类智能的技术，已经在各个领域得到了广泛的应用。
人工智能能够帮助我们更好的理解并应用人类智慧，同时也能够赋予机器更为智能化的决策能力。
在许多科学领域发表了许多与人工智能相关的论文，本文将从人工智能的发展历史、技术趋势、应用领域等方面进行阐述。
人工智能的发展历史人工智能是一项非常古老的科技，它的发展可以追溯到20世纪50年代。
这一时期，人工智能技术主要集中在用逻辑学的方法模拟人类的思维过程。
在20世纪70年代，专家系统开始发展，并成为当时人工智能领域的主流技术，但这种技术极为耗时，并且需要大量的专家知识。
20世纪80年代中期，神经网络的概念被提出并开始在人工智能研究中得到关注。
神经网络的出现大大提升了计算机模拟人脑的能力，可以实现更高的智能水平。
随着计算机硬件和软件技术的快速发展，人工智能技术逐渐成为计算机应用领域的重要组成部分。
技术趋势目前，人工智能技术领域的发展呈现出以下的趋势：1. 集成机器学习和深度学习技术：当前，人工智能技术的主流方法是机器学习和深度学习。
如果能够把两种方法结合起来，有望实现更为准确的预测和分析。
2. 开放式的人工智能：传统上人工智能技术是基于系统的封闭性和强大的专业知识构建完成的。
但是，在未来，人工智能系统应该具有更加开放和交互的特性，能够有效地与其他应用程序进行交互。
3. AI和人类工作的协调：人工智能技术可以大大提高人类的工作效率，但与此同时，应该注重探究人工智能与人类工作协作的方式，使得这两种力量能够互相配合、相互促进。
应用领域人工智能技术已经在很多领域得到了广泛的应用。
以下是几个与人工智能相关的领域：1. 医疗保健：人工智能技术可以应用于医疗系统，在诊断、治疗和监测疾病方面指导医生的工作。
同时还可以建立精准的病史分析，使得治疗方案更加精准。
2. 金融服务：人工智能技术可以应用于金融领域，可以建立高质量的金融预测模型，分析金融市场数据，核实交易行为的真实性，保障金融市场的良好运转。
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丁松老师的作业，15级信管班学生人工智能技术和发展趋势1/ 20摘要：人工智能，简称AI，它是当今最火的一门科学，是研究使计算机来完成能表现出人类智能的任务的学科。
主要包括计算机实现智能的原理，制造类似于人脑的智能计算机，以及使计算机更巧妙些实现高层次的应用。
人工智能一直是人们所追求的，所向往的一门科学，它起源于近代，在电气时代随着计算机科学的发展，以及生物学，脑科学等相关科学的发展，极大的推动了人工智能的发展。
人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学,数理逻辑、语言学、等多门学科。
导致其非常复杂，所以其研究领域也分成许多方面，从最开始的博弈论，专家系统，模式识别，神经网络，机器学习到现在大热的深度学习。
其应用领域，也非常之多，比如机器翻译，语音交互，ORC,图像识别，智能驾驶等等。
自从谷歌的阿法狗在围棋打败了人类棋手，人工智能也进入了一个新的发展阶段，如今各国，各大公司都在大力发展人工智能技术，争取在新时代把握先机，把握未来。
人工智能即将在无人驾驶，机器翻译，语言交互等应用领域取得巨大成功。
即使如此，人工智能现在还是处于弱人工智能阶段，人工智能还面临着许多问题和挑战。
向强人工智能发展的道路上，仍然充满巨大的困难。
关键词：人工智能，机器学习，发展趋势，神经网络，运用2/ 203/ 20第一章人工智能1.1人工和智能含义人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。
“人工”比较好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。
这涉及到其它诸如意识、自我、心灵（包括无意识的精神等等问题。
人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。
因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。
其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
1.2人工智能的简介使机器具有自主能动能力这一愿望，从古希腊甚至古埃及的神话传说开始就一直延续至今：亚里士多德（公元前384-322年）的一个著名演绎推理——三段论代表着他对人工智能的哲学思想探索步伐；中世纪神秘主义者Ramon Llull构建了世界上第一部可以“回答”问题的机器；近代“人工智能”（Artificial Intelligence）这个概念的提出最早是在1956年Dartmouth学会，当时数字计算机研制成果显著，对编写有原始推理思想的程序有质的帮助；今天的各国在智能研究领域都有了重大发展，波士顿动力公司研制的大狗机器人bigdog。
广义来讲，人工智能就是人造物的智能行为。
人工智能的发展往往依靠计算机科学和认知科学的发展，在不同的发展阶段，对于人工智能有不同的理解，其概念也随4/ 20之拓展。
人工智能是计算机科学的一个分支，是研究使计算机来完成能表现出人类智能的任务的学科。
主要包括计算机实现智能的原理，制造类似于人脑的智能计算机，以及使计算机更巧妙些实现高层次的应用。
它涉及到计算机科学，心理学，哲学和语言学学科。
总的目标是增强人的智能进而我们需要了解什么是智能。
智能是一种能够认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。
智能的四个特征：具有感知能力，具有记忆和思维能力，具有学习和自适应的能力，具有行为能力。
智能是客观世界中解决实际问题的能力，这种能力就是各个科学领域中的“知识”，以及交叉学科的灵活应用。
因而，还可以认为，人工智能的研究目标是使机器模仿人的行为计算机模仿人脑的推理，学习，思考和规划等思维活动。
概括而言，人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做好的事情。
因为“智能”是关于解决问题能力的知识，所以从使用观点看，人工智能是关于知识的科学，它包含三个怎样，即怎样表示知识，怎样获取知识，怎样使用知识。
1.3人工智能发展的历史人工人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
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。
一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的"通用语言"设想。
这一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。
于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。
但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工5/ 20智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在1956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，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。
虽然计算机为AI提供了必要的技术基础，但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系。
Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一。
最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器。
它将收集到的房间温度与希望的温度比较，并做出反应将加热器开大或关小，从而控制环境温度。
这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出，所有的智能活动都是反馈机制的结果。
而反馈机制是有可能用机器模拟的。
这项发现对早期AI的发展影响很大。
70年代另一个进展是专家系统。
专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率。
由于当时计算机已有巨大容量，专家系统有可能从数据中得出规律。
专家系统的市场应用很广。
十年间，专家系统被用于股市预测，帮助医生诊断疾病，以及指示矿工确定矿藏位置等。
这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为可能。
但80年代对AI工业来说也不全是好年景。
86-87年对AI系统的需求下降，业界损失了近5亿美元。
象Teknowledge和Intellicorp两家共损失超过6百万美元，大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领导者削减经费。
另一个另人失望的是国防部高级研究计划署支持的所谓"智能卡车"。
这个项目目的是研制一种能完成许多战地任务的机器人。
由于项目缺陷和成功无望，Pentagon停止了项目的经费。
尽管经历了这些受挫的事件，AI仍在慢慢恢复发展。
新的技术在日本被开发出来，如在美国首创的模糊逻辑，它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络，被视为实现人工智能的可能途径。
总之，80年代AI被引入了市场，并显示出实用价值。
可以确信，它将是通向21世纪之匙。
人工智能技术接受检验在"沙漠风暴"行动中军方的智能设备经受了战争的检验。
人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以及其它先进武器。
AI技术也进入了家庭。
智能电脑的增加吸引了公众兴趣;一些面向苹果机和IBM兼容机的应用软件例如语音和文字识别已可买到;使用模糊逻辑，AI技术简化了摄像设备。
对人工智能相关技术更大的需求促使新的进步不断出现。
人工6/ 20智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活。
1.4研究的现状为了将人工智能的理论研究成果应用于实际，人们发明了多种方法。
目前大部分的人工智能应用系统是在冯•诺依曼结构的通用数字计算机或通用算机上运行求得结果。
这种用软件实现的方法灵活性强但速度较慢。
目前人工智能的研究方向已经被分成几个子领域，研究人员希望一个人工智能系统应该具有某些特定能力，以下将这些能力列出并说明。
1.4.1演绎、推理和解决问题早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理，就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。
到了1980和1990年，利用机率和经济学上的概念，人工智能研究还发展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。
对于困难的问题，有可能需要大量的运算资源，也就是发生了“可能组合爆增”：当问题超过一定的规模时，电脑会需要天文数量级的记忆体或是运算时间。
寻找更有效的算法是优先的人工智能研究项目。
人类解决问题的模式通常是用最快捷，直观的判断，而不是有意识的，一步一步的推导，早期人工智能研究通常使用逐步推导的方式。
人工智能研究已经于这种“次表征性的”解决问题方法取得进展：实体化的代理人研究强调感知运动的重要性。
神经网络研究试图以模拟人类和动物的大脑结构重现这种技能。
1.4.2多元智能大多数研究人员希望他们的研究最终将被纳入一个具有多元智能(称为强人工智能)，结合以上所有的技能并且超越大部分人类的能力。
有些人认为为了达成以上目标，可能需要拟人化的特性，如人工意识或人工大脑。
上述许多问题被认为是人工智能完整性：为了解决其中一个问题，你必须解决全部的问题。
即使一个简单和特定的任务，如机器翻译，要求机器按照作者的论点(推理)，知道什么是被人谈论(知识)，忠实地再现作者的意图(情感计算)。
7/ 20因此，机器翻译被认为是具有人工智能完整性：它可能需要强人工智能工，就像是人类一样。
1.4.3规划智能Agent必须能够制定目标和实现这些目标。
他们需要一种方法来建立一个可预测的世界模型(将整个世界状态用数学模型表现出来，并能预测它们的行为将如何改变这个世界)，这样就可以选择功效最大（或“值”）的行为。
在传统的规划问题中，智能Agent被假定它是世界中为一具有影响力的，所以它要做出什么行为是已经确定的。
但是，如果事实并非如此，它必须定期检查世界模型的状态是否和自己的预测相符合。
如果不符合，它必须改变它的计划。
因此智能代理必须具有在不确定结果的状态下推理的能力。
在多Agent中，多Agent规划采用合作和竞争去完成一定的目标，使用演化算法和群体智慧可以达成一个整体的突现行为目标。
1.4.4知觉机器感知是指能够使用传感器所输入的资料(如照相机，麦克风，声纳以及其他的特殊传感器)然后推断世界的状态。
计算机视觉能够分析影像输入。
另外还有语音识别、人脸辨识和物体辨识。
1.4.5社交情感和社交技能对于一个智慧代理人是很重要的。
首先，通过了解他们的动机和情感状态，代理人能够预测别人的行动(这涉及要素博弈论、决策理论以及能够塑造人的情感和情绪感知能力检测)。
此外，为了良好的人机互动，智慧代理人也需要表现出情绪来。
至少它必须出现礼貌地和人类打交道。
至少，它本身应该有正常的情绪。
1.4.6创造力一个人工智能的子领域，代表了理论(从哲学和心理学的角度)和实际(通过特定的实现产生的系统的输出是可以考虑的创意，或系统识别和评估创造力)所定义的创造8/ 20力。