一、人工智能的四个研究途径
1、演绎、推理和解决问题早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理，就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了1980和1990年代，利用机率和经济学上的概念，人工智能研究还发展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。
2、对于困难的问题，有可能需要大量的运算资源，也就是发生了“可能组合爆增”：当问题超过一定的规模时，电脑会需要天文数量级的记忆体或是运算时间。寻找更有效的算法是优先的人工智能研究项目。
二、人工智能的研究领域主要有哪些
人工智能的研究领域及应用范围十分广泛。例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力。
三、人工智能技术发展研究重点趋势
1、信息环境与数据基础变革，海量图像、语音等模态数据不断出现，计算能力不断提高。
2、算力、数据和算法是新一代人工智能发展的“三驾马车”，智能芯片、开源平台、通用智能和智能认知是未来人工智能技术四大发展趋势，而产业将呈现智能服务线下线上无缝结合、智能化应用从单一到复杂、智能应用范围扩展到传统行业的趋势。
四、人工智能在技术研究中的应用
随着人工智能理论研究的发展和成熟，人工智能的应用领域更为宽广，应用效果更为显著。从应用的角度看，人工智能的研究主要集中在以下几个方面。
专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统。
自然语言理解是研究实现人类与计算机系统之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
机器学习是人工智能的一个核心研究领域，它是计算机具有智能的根本途径。学习是人类智能的主要标志和获取知识的基本手段。
五、AI研究的领域
目前人工智能的研究方向常见领域如下：
1.Reasoning,problemsolving演绎、推理和解决问题：逐步推导的方式寻找更有效的算法
2.Knowledgerepresentation知识表示法：让机器存储相应的知识，并且能够按照某种规则推理演绎得到新的知识。
3.Planning规划：建立可预测的世界模型，选择功效最大的行为，即可以够制定目标和实现这些目标的规范。
4.Learning机器学习：让机器从用户和输入数据等处获得知识，从而让机器自动地去判断和输出相应的结果。
5.Naturallanguageprocessing自然语言处理：探讨如何处理及运用自然语言，自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。