人工智能系统研究的挑战和趋势

九大挑战：坚持学习；鲁棒决策；可解读的决策；安全飞地；对抗学习；在保密数据上的共享学习；特定领域定制的硬件；组件化的AI系统；跨云端和边缘的系统。

四大趋势：关键性任务的人工智能；个性化人工智能；跨多组织机构的人工智能；后摩尔定律时期的人工智能。

简单地就是这些了。谢谢相邀

人工智能的研究课题

龚志龙的研究课题是怎样代替人类的复杂工作。

人工智能是一门研究什么的机器人的学科及应用

人工智能，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做出反应的智能机器，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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

人工智能的研究策略

其一是功能模拟学派。

这又称为符号主义学派，主张从功能方面模拟、延伸、扩展人的智能。认为人脑和电脑都是物理符合系统，其代表性成果有专家系统、知识工程、启发式程序得等等。

其二是结构模拟学派。

又被称之为联系结主义学派。主张从结构方面模拟、延伸、扩展，人的智能，，要用电脑模拟人脑的神经系统联合机制，其代表性成果有M-P神经细胞模型，BP神经网络模型，Hopfield神经网络模型等等。

其三是行为模拟学派。

又被称为行为主义学派，主张从行为方面模拟、延伸、扩展人的智能，认为智能可以不需要知识。代表性成果有MIT的Brooks研制的智能机器人

人工智能有哪些分支领域和研究方向

人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一个广泛的领域，涉及多个分支领域和研究方向。以下是一些主要的人工智能分支领域和研究方向：

1.机器学习（MachineLearning）:机器学习是AI的核心领域之一，它使计算机能够通过数据和经验自我学习和改进，而无需明确的编程指令。

2.深度学习（DeepLearning）:深度学习是机器学习的一个子领域，它使用类似于人脑的神经网络结构来学习复杂的模式和数据表示。

3.自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）:自然语言处理涉及计算机和人类（自然）语言之间的交互，包括语言理解、生成、翻译等。

4.计算机视觉（ComputerVision）:计算机视觉致力于使计算机能够理解和解析视觉信息，包括图像和视频，从而能够执行任务如物体识别、场景重建和图像分割。

5.机器人学（Robotics）:机器人学研究机器人的设计、构建、编程和应用，使它们能够在物理世界中执行任务。

6.专家系统（ExpertSystems）:专家系统是一种模拟人类专家决策能力的计算机系统，通常用于特定领域的问题解决。

7.知识表示和推理（KnowledgeRepresentationandReasoning）:这个领域关注如何让计算机理解和处理知识，以及如何使用这些知识进行逻辑推理。

8.强化学习（ReinforcementLearning）:强化学习是一种机器学习方法，其中智能体通过与环境交互并接收奖励或惩罚来学习如何执行特定任务。

9.感知系统（PerceptionSystems）:感知系统研究如何让计算机通过传感器（如摄像头、麦克风）来感知环境。

10.语音识别（SpeechRecognition）:语音识别涉及开发能够理解和转换人类语音的算法和系统。

11.生物启发式计算（BiologicallyInspiredComputation）:这个领域包括模拟自然过程和生物机制的算法，如遗传算法、蚁群优化和神经网络。

12.人机交互（Human-ComputerInteraction,HCI）:人机交互研究如何设计用户友好的计算机界面，以及如何改善人与计算机系统之间的交互。

13.认知计算（CognitiveComputing）:认知计算模拟人类大脑的处理方式，以帮助解决复杂问题。

14.情感计算（AffectiveComputing）:情感计算研究如何使计算机能够识别、理解、处理和模拟人类情感。

15.伦理和社会AI（EthicalandSocialAI）:这个新兴领域关注AI的伦理问题、社会影响以及如何在设计和部署AI系统时考虑公平性、透明度和责任。

这些分支领域和研究方向相互交叉，共同推动了人工智能技术的发展和应用。随着技术的进步，还可能出现新的研究领域和方向。