人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是，如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。AI的中心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。强人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能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。人工智能使人机之间表现出一种平等共事、相互“理解”、相互协作的关系。辽宁人工智能虚拟化
人工智能已经统治世界多年了，使用人工智能解决不同领域重大问题的方式无疑值得一提。几十年前，这项技术还不够先进，无法满足商业需求和问题。但是随着人工智能的出现，情况变得更好了。人工智能在几乎所有领域的应用程度值得赞赏。随着这个领域带来了如此多的机会，在未来几年里看到人工智能在各个方面的发展也就不足为奇了。保健行业：几乎不可能想象没有人工智能的医疗行业。无论是以电子方式维护记录，机器人协助外科医生，还是大幅减少网络攻击，人工智能都使这一领域成为可能。这一领域是我们的福气，利用每一种可能的技术来提供较佳的结果一直是我们的优先事项。把老年人放在心上，人们可以期待低成本的传感设备，使用人工智能为家中的老年人提供“实质性的能力”。尽管要做到这一点，还需要集成其他平台，如机器人技术、机器学习等，但人工智能无疑是基础。珠海人工智能计算平台工智能使人们可以接受虚拟教育，也可以获得前所未有的工具。
AI的中心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能结尾会演变为机器替换人类。人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在许多学科领域都获得了普遍应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个单独的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
对于科技创新与产业变革而言，重视创新并落地应用，缺一不可。当前人工智能的落地应用，体现在物联网技术、云计算与大数据、人工智能在安防、健康医疗和老龄化社会等诸多领域的应用等方面。近年来，人工智能落地应用有望进一步提速。德勤数据显示，今年至2021年，中国人工智能产业规模将突破1000亿元。这在一定程度上反映出，在全球科技创新与产业变革潮流的率领下，中国人工智能产业在全球的高速增长期已经到来。以创新驱动力进行产业发展，推动科技创新和产业变革，是当前人工智能落地应用必备的条件之一。德勤认为，人工智能作为信息基础设施，为产业创新与应用提供必要的科技支撑。通过发展人工智能，可以改变传统产业结构，助力产业升级与消费升级，为实现小康社会做出有力支撑。AI的中心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。
人工智能的研究内容：1、问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。2、搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。人工智能可以分析用户的行为模式。黑龙江NPU人工智能OEM生产
人工智能的应用领域：问题求解。辽宁人工智能虚拟化
80年代符号人工智能停滞不前，许多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别。许多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题。自下而上，接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如RODNEYBROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的：更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。计算智能80年代中DAVIDRUMELHART等再次提出神经网络和联结主义.这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。辽宁人工智能虚拟化
