如果您正在阅读本文，那么您将被人工智能（AI）技术所包围，这是您无法想象的。

通常，当人们听到有关AI的知识时，他们将其等同于机器学习和深度学习，但是它们只是AI研究中众多主题中的两个。

这两个被认为是当今AI世界中最热门的，但是由于它们的应用和未来潜力，还有许多其他话题在AI社区引起了极大的关注。

本文将讨论AI研究中的一些热门话题，这些话题彼此相关并且属于人工智能类别。

机器学习机器学习（ML）致力于开发性能随经验而提高的系统。

在过去的十年中，人工智能的进步很容易归因于机器学习的进步。

机器学习非常流行，并已成为AI的代名词。

研究人员现在致力于将最先进的机器算法扩展到大数据集。

深度学习深度学习（DL）是机器学习的一个子集，它是对神经网络（一种受大脑中生物神经元启发的模型）的重塑。

机器学习一直是AI众多应用程序的推动者，例如对象识别，语音识别，语言翻译，玩计算机游戏和自动驾驶。

强化学习强化学习（RL），也称为强化学习，是从动物学习和参数扰动的自适应控制理论发展而来的。

它由一个智能代理组成。

如果行为者的某种行为策略在环境中带来积极的回报（增强的信号），那么将来该行为者生成这种行为策略的趋势将会增强。

智能代理的目标是在每个离散状态下找到最佳策略，以最大化预期的折扣奖励。

2017年，谷歌的AlphaGo计算机程序使用RL在围棋游戏中击败了世界冠军。

机器人技术从技术上讲，机器人技术是其自身的独立分支，但确实与AI重叠。

人工智能技术使机器人能够在动态环境中导航。

您如何确保自动驾驶汽车在最短的时间内从A点驶向B点而又不伤害自己和他人？深度学习和强化学习方面的进步可能会有所帮助。

如果计算机视觉希望机器独立思考，我们需要教他们看世界。

斯坦福大学AI实验室主任李菲菲正在研究这一领域的计算机视觉（CV）。

具有讽刺意味的是，计算机擅长进行复杂的计算，例如在小于100的数字中找到可被10整除的数字，但是它们却难以完成识别和区分对象的简单任务。

在视觉识别的某些应用场景中，深度学习的最新研究已经超越了人类。

自然语言处理自然语言处理（NLP）与可以识别和理解人类语言的系统有关。

它包括语音识别，自然语言理解，生成和翻译等领域。

随着多种语言的全球化，自然语言处理系统将成为真正的游戏规则改变者。

当前的NLP研究包括可以与人类动态交互的聊天机器人的开发。

推荐系统从阅读，购买到迄今为止的谁，推荐系统（RS）随处可见，并已完全取代了烦人的推销员。

像Netflix和Amazon这样的公司在很大程度上依赖于推荐系统。

它将根据用户过去的偏好以及对类似产品的偏好提出有效的建议。

算法博弈论和机制设计算法博弈论从经济学和社会科学的角度以及在基于激励的环境中这些代理如何做出选择的角度设计具有多个代理的系统。

该系统允许智能代理在有限的资源环境中与自私的人竞争。

物联网（IoT）是一个概念，指的是日常使用连接到Internet的物理设备来交换数据和相互通信。

可以对收集的数据进行计算和处理，以使设备更智能。

神经形态计算随着基于神经网络的深度学习的兴起，研究人员一直在开发可以直接实现神经网络架构的硬件芯片。

这些芯片旨在在硬件级别上模拟大脑。

在普通芯片中，深度学习数据需要在中央处理单元和存储器之间传输，这会降低性能。

在神经网络芯片中，数据将被处理并存储在芯片中，并在需要时随时读取，从而大大提高了处理和传输的性能。