人工智能的研究方向和应用领域
计算机人工智能的基本原理和应用领域
计算机人工智能的基本原理和应用领域人工智能（AI）作为一门交叉学科，涉及到计算机科学、心理学、语言学、哲学等诸多领域。
其基本原理是模拟人类的智能思维和行为，通过计算机程序实现人类的感知、推理、学习、决策等能力。
下面将详细介绍计算机人工智能的基本原理和应用领域。
一、基本原理：1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过大量数据和算法训练，使计算机能够从中学习规律，并通过不断优化算法提高自身的性能。
机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。
2. 深度学习：深度学习是机器学习的一种方法，通过构建多层神经网络，模拟人脑的神经元之间的连接关系，实现对复杂非线性问题的建模和解决。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛应用。
3. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能的重要研究方向，旨在使计算机理解和处理人类的自然语言。
该领域涵盖机器翻译、语音识别、情感分析、智能问答等多个子领域，已经在智能助理、机器翻译和智能客服等方面取得了较大的突破。
4. 计算机视觉：计算机视觉致力于使计算机具备感知和理解图像、视频的能力。
该领域涉及到图像处理、模式识别、目标检测等技术，广泛应用于人脸识别、图像搜索、无人驾驶等领域。
5. 智能决策：智能决策是通过对大量数据和信息进行分析和推理，帮助人们做出更科学合理的决策。
人工智能在金融、医疗、市场营销等领域的决策支持中发挥着重要作用，提高了决策的准确性和效率。
二、应用领域：1. 人工智能在医疗领域的应用：人工智能可用于医疗图像解读、辅助诊断、疾病预测等方面。
比如，利用深度学习算法，可以对医学影像进行自动分析和判读，帮助医生提高诊断准确性。
2. 人工智能在金融领域的应用：人工智能可以用于金融风控、智能投顾、信用评估等方面。
利用大数据和机器学习算法，可以对金融市场进行模拟和预测，优化投资组合并减少风险。
3. 人工智能在智能交通领域的应用：人工智能可用于智能交通管控、无人驾驶等方面。
列举人工智能的主要应用领域
列举人工智能的主要应用领域人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人类一样思考、学习和推理的科学。
随着计算能力的不断提升和算法的不断优化，人工智能已经在多个领域得到了广泛应用。
本文将列举人工智能的主要应用领域，并对其进行简要介绍。
一、自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能的重要应用领域之一。
它致力于让计算机能够理解、分析和生成人类的自然语言。
在机器翻译、智能客服、信息抽取等方面，自然语言处理的技术已经取得了显著的进展。
二、机器学习机器学习（Machine Learning）是人工智能的核心技术之一。
它通过让计算机从大量数据中学习规律和模式，从而实现自主学习和预测能力。
机器学习技术在图像识别、语音识别、推荐系统等领域有着广泛的应用。
三、计算机视觉计算机视觉（Computer Vision）是指让计算机能够理解和解释图像和视频的技术。
借助人工智能技术，计算机视觉可以实现图像识别、目标检测、人脸识别等功能，广泛应用于安防监控、无人驾驶、医学影像等领域。
四、智能交互智能交互是指让计算机能够与人类进行自然、智能的交流和互动的技术。
通过语音识别、语音合成、自然语言处理等技术，智能交互可以实现智能助理、智能音箱、智能客服等应用，提升用户体验和工作效率。
五、智能制造智能制造是将人工智能技术应用于制造业的领域。
通过机器学习、数据分析等技术，智能制造可以实现生产过程的自动化、优化和智能化，提高生产效率和产品质量。
六、智能医疗智能医疗是将人工智能技术应用于医疗领域的新兴方向。
通过分析医学影像、辅助医生诊断、精准医疗等方式，智能医疗可以提高医疗服务的准确性和效率，帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案。
七、智能金融智能金融是将人工智能技术应用于金融行业的领域。
通过机器学习、数据分析等技术，智能金融可以实现风险评估、信用评估、金融欺诈检测等功能，提高金融服务的效率和安全性。
人工智能主要研究方向论文
人工智能主要研究方向论文人工智能，作为当今科技领域的前沿技术，其发展速度之快、应用范围之广，已经超出了人们的想象。
本文旨在探讨人工智能的主要研究方向，以期为读者提供一个全面而深入的视角。
引言人工智能（Artificial Intelligence, AI）是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器。
自20世纪50年代人工智能诞生以来，它已经经历了多次发展高潮和低谷，目前正处于一个快速发展的黄金时期。
随着计算能力的增强、数据量的爆炸性增长以及算法的不断优化，人工智能在各个领域展现出了巨大的潜力和应用价值。
一、机器学习机器学习是人工智能的核心，它使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
监督学习通过训练数据集来学习输入和输出之间的映射关系，无监督学习则试图在没有标签的数据中发现模式，半监督学习介于两者之间，而强化学习则通过奖励和惩罚机制来训练智能体做出最优决策。
二、深度学习深度学习是机器学习的一个子集，它使用多层神经网络来模拟人脑处理信息的方式。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
卷积神经网络（CNN）在图像处理方面表现出色，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）则在序列数据的处理上具有优势。
三、自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能的一个重要分支，它旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。
NLP的研究领域包括语言翻译、情感分析、文本摘要、问答系统等。
随着深度学习技术的发展，NLP在理解和生成自然语言方面取得了巨大进步。
四、计算机视觉计算机视觉是使计算机能够“看”和理解图像和视频内容的领域。
它包括图像识别、目标检测、图像分割和场景重建等任务。
计算机视觉在自动驾驶、医疗诊断、安全监控等领域有着广泛的应用。
简述与人工智能相关的研究方向
一、介绍人工智能（Artificial Intelligence，简称本人）作为当今世界最炙手可热的技术领域之一，其研究方向也是多种多样。
下面我们来简要介绍与人工智能相关的研究方向，以帮助大家更全面地理解这一主题。
二、机器学习1. 机器学习是人工智能的核心研究方向之一，它主要关注让计算机具有学习能力，从而在不断积累经验的过程中提升智能水平。
通过对大量数据的分析和学习，机器能够自动发现规律和模式，并做出相应的预测和决策。
2. 监督学习、无监督学习、强化学习是机器学习的三大分支，它们分别应用于不同的场景和问题，比如分类、聚类、回归分析等。
三、深度学习1. 深度学习是机器学习的一个子领域，其核心是人工神经网络。
通过多层次的神经元模拟人脑的结构，深度学习可以实现对复杂特征的自动学习和提取，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
2. 在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型被广泛研究和应用，取得了许多突破性的进展。
四、自然语言处理1. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能中的另一个重要研究方向，旨在让计算机能够理解、分析和生成人类自然语言。
2. NLP的研究内容包括词法分析、句法分析、语义理解、文本生成等，其应用包括机器翻译、智能客服、信息检索等多个领域。
五、计算机视觉1. 计算机视觉是利用数字信号处理和机器学习等方法，让计算机能够模拟人类的视觉系统，实现图像和视频的理解、识别和处理。
2. 在计算机视觉领域，目标检测、图像分割、三维重建等技术是研究的重点，其应用包括人脸识别、智能监控、医学影像分析等方面。
六、结语以上仅是与人工智能相关的一部分研究方向，随着技术的不断发展和应用场景的拓展，人工智能的研究领域也在不断扩大和深化。
期待未来人工智能能够更好地为人类社会和经济发展做出贡献，同时也需要我们不断关注和思考其带来的伦理和社会问题。
研究人工智能的应用现状和未来发展趋势
研究人工智能的应用现状和未来发展趋势在当今这个科技飞速发展的时代，人工智能已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
从智能手机中的语音助手，到工厂里的自动化生产线，人工智能的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。
一、人工智能的应用现状1、医疗领域在医疗领域，人工智能发挥着越来越重要的作用。
例如，通过对大量医疗数据的分析，人工智能可以帮助医生更准确地诊断疾病。
像医学影像诊断中，人工智能算法能够快速识别 X 光、CT 扫描等图像中的异常，为医生提供有价值的参考。
而且，在药物研发方面，人工智能可以预测药物的效果和潜在的副作用，大大缩短研发周期和降低成本。
2、交通领域交通领域也是人工智能大展身手的地方。
自动驾驶技术就是一个典型的例子。
通过传感器和摄像头收集的数据，人工智能系统能够实时感知周围环境，做出驾驶决策，提高行车安全性和交通效率。
此外，智能交通管理系统可以根据实时交通流量优化信号灯设置，缓解交通拥堵。
3、金融领域在金融行业，人工智能用于风险评估和欺诈检测。
它可以分析大量的交易数据，识别出异常的交易模式，及时发现潜在的欺诈行为。
同时，人工智能还能为投资者提供个性化的投资建议，优化投资组合。
4、教育领域人工智能在教育领域的应用也逐渐兴起。
个性化学习系统可以根据学生的学习情况和特点，为其定制专属的学习计划和课程内容。
智能辅导工具能够随时解答学生的问题，提供及时的反馈。
5、家居领域智能家居让我们的生活更加便捷和舒适。
通过语音指令或手机应用，我们可以控制家中的灯光、电器等设备。
智能家电能够根据用户的习惯自动调整工作模式，实现节能减排。
二、人工智能面临的挑战尽管人工智能取得了显著的成就，但也面临着一些挑战。
1、数据质量和隐私问题人工智能的发展依赖大量的数据，但数据的质量和准确性往往参差不齐。
错误或不完整的数据可能导致模型的偏差和错误预测。
同时，数据的收集和使用涉及到用户隐私，如何在保障数据安全的前提下充分利用数据是一个亟待解决的问题。
人工智能在科学研究和发现中的应用前景
人工智能在科学研究和发现中的应用前景随着科技的不断进步和人工智能技术的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）在各个领域中的应用日益广泛。
其中，在科学研究和发现方面，人工智能也展现出了巨大的潜力。
本文将探讨人工智能在科学研究和发现中的应用前景。
一、人工智能在科学研究中的应用1. 数据分析与挖掘在科学研究中，大量的数据集常常需要进行分析和挖掘，以找到其中的规律和趋势。
人工智能可以通过自动化的方式，对庞大的数据集进行处理和分析，从而发现隐藏在数据背后的有价值的信息。
例如，人工智能可以用于分析生物领域的基因组数据，从而帮助科研人员发现与疾病相关的基因。
2. 模型建立与优化科学研究中常常需要建立各种模型，例如数学模型、物理模型等等。
而借助人工智能的技术手段，可以实现更加高效地建立和优化这些模型。
人工智能算法可以自动学习和提取模型的规律，通过不断优化参数和结构，从而使模型更符合实际情况。
这对于科学研究来说，将是一大利好。
3. 实验辅助与指导在科学实验中，人工智能可以发挥辅助和指导的作用。
例如，在材料科学领域中，研究人员常常需要通过实验来寻找新材料的性质。
而人工智能可以通过分析已有的实验数据和文献资料，为科学家提供有针对性的实验设计，从而提高实验效率和准确性。
二、人工智能在科学发现中的应用1. 新药开发医药领域是人工智能在科学发现中应用前景非常广阔的领域之一。
人工智能可以通过分析已有的药物数据和临床试验数据，预测药物的有效性和副作用，从而帮助科研人员筛选出更有潜力的药物候选物，加速新药的研发进程。
2. 新材料研发人工智能在新材料研发中也具有重要的应用前景。
材料科学领域中，通过分析化学元素和晶体结构之间的关系，人工智能可以辅助科学家预测新材料的性质和稳定性，为新材料的合成和应用提供指导。
3. 天文学发现人工智能在天文学领域也有着广泛的应用前景。
通过处理天文观测数据和图像，人工智能可以识别星系、行星和恒星等天体，发现新的天文现象和变化。
简述人工智能技术的研究领域
简述人工智能技术的研究领域人工智能技术是现代科技发展的一个重要方向，涵盖了很广泛的领域。
在人工智能技术的研究中，主要集中在以下几个领域：1. 机器学习：机器学习是人工智能技术的核心，它可以使机器不断地从数据中学习并提高自己的表现能力。
机器学习主要包括监督学习、无监督学习和强化学习等多种学习方式。
2. 自然语言处理：自然语言处理技术是将计算机语言与人类自然语言进行交互的一种技术。
自然语言处理技术主要包括文本分类、信息检索、文本生成、情感分析等方面。
3. 计算机视觉：计算机视觉是指通过计算机算法对数字或模拟图像进行处理和分析。
计算机视觉技术主要包括图像识别、目标检测、图像生成等多面向。
4. 语音识别：语音识别是一种将语音信号转换为文本的技术。
这个技术主要包括自动语音识别、语音合成和语音唤醒等方面。
5. 智能机器人：智能机器人是一种可以具有独立思维和行动能力的机器。
智能机器人技术主要集中在轮式机器人、足式机器人、机器人手臂等多个领域。
6. 人工智能安全：人工智能的应用面临各种各样的安全威胁。
人工智能安全技术主要涉及对人工智能算法的防抵赖、鉴别性隐私保护、对抗性攻击和数据隐私保护等方面。
人工智能技术的研究领域不仅涵盖了很多重要领域，而且这些研究方向实际上都是相互交融、相互依存的。
使用人工智能技术可以推进我们现有的科学研究、工业、医疗保健和各种服务体验等各个领域的革新。
创立更加先进和可持续的人工智能技术，能够推动我们的社会获得更多创新发展的机遇，同时也提升我们的生活质量，带来长远的经济和社会价值。
人工智能的发展和应用领域
人工智能的发展和应用领域近年来，随着科技的不断发展，人工智能已经成为了一个时代的代表，正在各个领域蓬勃发展，并带来了巨大的变革。
人工智能是基于计算机科学的一种研究领域，目的是利用计算机模拟和实现人类智能，使计算机成为一种具有智能的实体。
在这篇文章中，我将探讨人工智能的发展历程、应用领域以及展望未来的发展方向。
一、人工智能的发展历程人工智能的发展历程可追溯到上世纪五六十年代，当时的计算机行业刚刚起步，计算机只能执行一些简单的任务，比如计算简单的数学问题。
但是，人们很快就开始意识到，如果计算机能够模拟人类的智能，它将会变得更加有用，可以完成更为复杂的任务，如自动编程和自然语言处理。
因此，人类开始研究如何将人类的智能转化为计算机程序。
经过多年的研究，人工智能的技术得到了显著发展，但这个领域仍然面临着许多挑战。
源代码和算法的复杂性是其中之一。
由于高层次的抽象和数学分析，人工智能的研究通常需要团队合作和大量的研究经费。
另外，人工智能的发展还面临着数据质量、计算资源等的限制。
随着计算机技术和各种新技术的不断发展，人工智能技术也取得了更快的发展，应用领域也更加广泛。
二、人工智能的应用领域人工智能是一个庞大的领域，涉及到许多不同的技术和方式。
以下是人工智能应用的几个领域：1、医疗保健领域。
人工智能在医疗保健领域可以用于协助医生定位病理学，并为病人提供更好的治疗方案。
此外，人工智能还可以通过智能医疗设备将数据传输到医院并进行分析，从而提高医学诊断的准确度和速度。
2、金融服务领域。
人工智能技术在金融领域中被广泛运用，这种技术可以提高整个金融服务领域的工作效率，并帮助金融机构处理大量交易和客户资料。
在证券交易领域，人工智能可以识别交易员的市场策略并推荐最佳策略。
3、自动驾驶汽车领域。
自动驾驶汽车是人工智能技术的重要应用领域之一。
通过机器视觉和智能算法解析场景信息，自动驾驶汽车可以获得准确的路况信息和感知，从而更好地控制车辆的转向、制动和加速等操作。
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人工智能的研究方向和应用领域人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。
一、研究方向1.问题求解人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。
在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。
今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。
另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。
有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。
2.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子领域之一。
其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。
对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。
为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。
1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。
他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。
四色定理的成功证明曾轰动计算机界。
3.自然语言理解NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。
有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。
目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。
人工智能在语言翻译与语音理解程序方面已经取得的成就，发展为人类自然语言处理的新概念。
4.自动程序设计也许程序设计并不是人类知识的一个十分重要的方面，但是它本身却是人工智能的一个重要研究领域。
这个领域的工作叫做自动程序设计。
已经研制出能够以各种不同的目的描述(例如输入/输出对，高级语言描述，甚至英语描述算法)来编写计算机程序。
这方面的进展局限于少数几个完全现成的例子。
对自动程序设计的研究不仅可以促进半自动软件开发系统的发展，而且也使通过修正自身数码进行学习(即修正它们的性能)的人工智能系统得到发展。
自动编制一份程序来获得某种指定结果的任务同证明一份给定程序将获得某种指定结果的任务是紧密相关的。
后者叫做程序验证。
许多自动程序设计系统将产生一份输出程序的验证作为额外收获。
5.专家系统一般地说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。
也就是说，专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。
当前的研究涉及有关专家系统设计的各种问题。
这些系统是在某个领域的专家(他可能无法明确表达他的全部知识)与系统设计者之间经过艰苦的反复交换意见之后建立起来的。
在已经建立的专家咨询系统中，有能够诊断疾病的(包括中医诊断智能机)，估计潜在石油等矿藏的，研究复杂有机化合物结构的以及提供使用其它计算机系统的参考意见等。
发展专家系统的关键是表达和运用专家知识，即来自人类专家的并已被证明对解决有关领域内的典型问题是有用的事实和过程。
专家系统和传统的计算机程序最本质的不同之处在于专家系统所要解决的问题一般没有算法解，并且经常要在不完全、不精确或不确定的信息基础上作出结论。
专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。
高性能的专家系统也已经从学术研究开始进入实际应用研究。
随着人工智能整体水平的提高，专家系统也获得发展。
正在开发的新一代专家系统有分布式专家系统和协同式专家系统等。
在新一代专家系统中，不但采用基于规则的方法，而且采用基于模型的原理。
6.机器学习学习能力无疑是人工智能研究上最突出和最重要的一个方面。
人工智能在这方面的研究近年来取得了一些进展。
学习是人类智能的主要标志和获得知识的基本手段。
机器学习(自动获取新的事实及新的推理算法)是使计算机具有智能的根本途径。
正如香克(R. Shank)所说："一台计算机若不会学习，就不能称为具有智能的。
"此外，机器学习还有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。
所以这是一个始终得到重视，理论正在创立，方法日臻完善，但远未达到理想境地的研究领域。
二、应用领域1.人工神经网络由于冯·诺依曼(VanNeumann)体系结构的局限性，数字计算机存在一些尚无法解决的问题。
人们一直在寻找新的信息处理机制，神经网络计算就是其中之一。
研究结果已经证明，用神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统处理方式好得多的效果。
神经网络的发展有着非常广阔的科学背景，是众多学科研究的综合成果。
神经生理学家、心理学家与计算机科学家的共同研究得出的结论是：人脑是一个功能特别强大、结构异常复杂的信息处理系统，其基础是神经元及其互联关系。
因此，对人脑神经元和人工神经网络的研究，可能创造出新一代人工智能机--神经计算机。
对神经网络的研究始于40年代初期，经历了一条十分曲折的道路，几起几落，80年代初以来，对神经网络的研究再次出现高潮。
霍普菲尔德(Hopfield)提出用硬件实现神经网络，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等提出多层网络中的反向传播(BP)算法就是两个重要标志。
现在，神经网络已在模式识别、图象处理、组合优化、自动控制、信息处理、机器人学和人工智能的其它领域获得日益广泛的应用。
2.机器人学人工智能研究日益受到重视的另一个分支是机器人学，其中包括对操作机器人装置程序的研究。
这个领域所研究的问题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。
机器人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的发展。
它所导致的一些技术可用来模拟世界的状态，用来描述从一种世界状态转变为另一种世界状态的过程。
它对于怎样产生动作序列的规划以及怎样监督这些规划的执行有了一种较好的理解。
复杂的机器人控制问题迫使我们发展一些方法，先在抽象和忽略细节的高层进行规划，然后再逐步在细节越来越重要的低层进行规划。
在本书中，我们经常应用一些机器人问题求解的例子来说明一些重要的思想。
智能机器人的研究和应用体现出广泛的学科交叉，涉及众多的课题，如机器人体系结构、机构、控制、智能、视觉、触觉、力觉、听觉、机器人装配、恶劣环境下的机器人以及机器人语言等。
机器人已在各种工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋以及国防等领域获得越来越普遍的应用。
3.模式识别计算机硬件的迅速发展，计算机应用领域的不断开拓，急切地要求计算机能更有效地感知诸如声音、文字、图象、温度、震动等等信息资料，模式识别便得到迅速发展。
"模式"(Pattern)一词的本意是指完美无缺的供模仿的一些标本。
模式识别就是指识别出给定物体所模仿的标本。
人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式，是对人类感知外界功能的模拟，研究的是计算机模式识别系统，也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。
模式识别是一个不断发展的新学科，它的理论基础和研究范围也在不断发展。
随着生物医学对人类大脑的初步认识，模拟人脑构造的计算机实验即人工神经网络方法早在50年代末、60年代初就已经开始。
至今，在模式识别领域，神经网络方法已经成功地用于手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面。
目前模式识别学科正处于大发展的阶段，随着应用范围的不断扩大，随着计算机科学的不断进步，基于人工神经网络的模式识别技术，在90年代将有更大的发展。
4.机器视觉机器视觉或计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科。
在视觉方面，已经给计算机系统装上电视输入装置以便能够"看见"周围的东西。
视觉是感知问题之一。
在人工智能中研究的感知过程通常包含一组操作。
例如，可见的景物由传感器编码，并被表示为一个灰度数值的矩阵。
这些灰度数值由检测器加以处理。
检测器搜索主要图象的成分，如线段、简单曲线和角度等。
这些成分又被处理，以便根据景物的表面和形状来推断有关景物的三维特性信息。
机器视觉的前沿研究领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模与识别、实时图象压缩传输和复原、多光谱和彩色图象的处理与解释等。
机器视觉已在机器人装配、卫星图象处理、工业过程监控、飞行器跟踪和制导以及电视实况转播等领域获得极为广泛的应用。
5.智能控制人工智能的发展促进自动控制向智能控制发展。
智能控制是一类无需(或需要尽可能少的)人的干预就能够独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制。
或者说，智能控制是驱动智能机器自主地实现其目标的过程。
随着人工智能和计算机技术的发展，已可能把自动控制和人工智能以及系统科学的某些分支结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。
智能控制正是在这种条件下产生的。
它是自动控制的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能的一个重要研究领域。
1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。
十多年后，建立实用智能控制系统的技术逐渐成熟。
1971年，傅京孙提出把人工智能与自动控制结合起来的思想。
1977年，美国萨里迪斯提出把人工智能、控制论和运筹学结合起来的思想。
1986年，中国蔡自兴提出把人工智能、控制论、信息论和运筹学结合起来的思想。
按照这些结构理论已经研究出一些智能控制的理论和技术，用来构造用于不同领域的智能控制系统。
智能控制的核心在高层控制，即组织级控制。
其任务在于对实际环境或过程进行组织，即决策和规划，以实现广义问题求解。
已经提出的用以构造智能控制系统的理论和技术有分级递阶控制理论、分级控制器设计的熵方法、智能逐级增高而精度逐级降低原理、专家控制系统、学习控制系统和基于NN的控制系统等。