如果您正在閱讀本文，那么您將被人工智能（AI）技術所包圍，這是您無法想象的。

通常，當人們聽到有關AI的知識時，他們將其等同于機器學習和深度學習，但是它們只是AI研究中眾多主題中的兩個。

這兩個被認為是當今AI世界中最熱門的，但是由于它們的應用和未來潛力，還有許多其他話題在AI社區引起了極大的關注。

本文將討論AI研究中的一些熱門話題，這些話題彼此相關并且屬于人工智能類別。

機器學習機器學習（ML）致力于開發性能隨經驗而提高的系統。

在過去的十年中，人工智能的進步很容易歸因于機器學習的進步。

機器學習非常流行，并已成為AI的代名詞。

研究人員現在致力于將最先進的機器算法擴展到大數據集。

深度學習深度學習（DL）是機器學習的一個子集，它是對神經網絡（一種受大腦中生物神經元啟發的模型）的重塑。

機器學習一直是AI眾多應用程序的推動者，例如對象識別，語音識別，語言翻譯，玩計算機游戲和自動駕駛。

強化學習強化學習（RL），也稱為強化學習，是從動物學習和參數擾動的自適應控制理論發展而來的。

它由一個智能代理組成。

如果行為者的某種行為策略在環境中帶來積極的回報（增強的信號），那么將來該行為者生成這種行為策略的趨勢將會增強。

智能代理的目標是在每個離散狀態下找到最佳策略，以最大化預期的折扣獎勵。

2017年，谷歌的AlphaGo計算機程序使用RL在圍棋游戲中擊敗了世界冠軍。

機器人技術從技術上講，機器人技術是其自身的獨立分支，但確實與AI重疊。

人工智能技術使機器人能夠在動態環境中導航。

您如何確保自動駕駛汽車在最短的時間內從A點駛向B點而又不傷害自己和他人？深度學習和強化學習方面的進步可能會有所幫助。

如果計算機視覺希望機器獨立思考，我們需要教他們看世界。

斯坦福大學AI實驗室主任李菲菲正在研究這一領域的計算機視覺（CV）。

具有諷刺意味的是，計算機擅長進行復雜的計算，例如在小于100的數字中找到可被10整除的數字，但是它們卻難以完成識別和區分對象的簡單任務。

在視覺識別的某些應用場景中，深度學習的最新研究已經超越了人類。

自然語言處理自然語言處理（NLP）與可以識別和理解人類語言的系統有關。

它包括語音識別，自然語言理解，生成和翻譯等領域。

隨著多種語言的全球化，自然語言處理系統將成為真正的游戲規則改變者。

當前的NLP研究包括可以與人類動態交互的聊天機器人的開發。

推薦系統從閱讀，購買到迄今為止的誰，推薦系統（RS）隨處可見，并已完全取代了煩人的推銷員。

像Netflix和Amazon這樣的公司在很大程度上依賴于推薦系統。

它將根據用戶過去的偏好以及對類似產品的偏好提出有效的建議。

算法博弈論和機制設計算法博弈論從經濟學和社會科學的角度以及在基于激勵的環境中這些代理如何做出選擇的角度設計具有多個代理的系統。

該系統允許智能代理在有限的資源環境中與自私的人競爭。

物聯網（IoT）是一個概念，指的是日常使用連接到Internet的物理設備來交換數據和相互通信。

可以對收集的數據進行計算和處理，以使設備更智能。

神經形態計算隨著基于神經網絡的深度學習的興起，研究人員一直在開發可以直接實現神經網絡架構的硬件芯片。

這些芯片旨在在硬件級別上模擬大腦。

在普通芯片中，深度學習數據需要在中央處理單元和存儲器之間傳輸，這會降低性能。

在神經網絡芯片中，數據將被處理并存儲在芯片中，并在需要時隨時讀取，從而大大提高了處理和傳輸的性能。