一、人工智能专家系统的研究方向

1、机器视觉，包括3D重建，模式识别，图像理解等。

2、语言理解和沟通，包括语音识别，综合，人机对话，机器翻译等;

3、机器人技术，包括力学，控制，设计，运动规划，任务规划等;

4、认知和推理，包括各种身体和社会常识的认知和推理;

5、游戏和道德，包括多智能体，机器人和社会整合的互动，对抗和合作;

6、机器学习，包括各种统计建模，分析工具和计算方法;

二、人工智能的主要研究理论

1、人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

2、用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学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。

三、5G是人工智能的研究内容吗

1、人工智能最具代表性的特征就是促进了劳动效率，是当今世界最热门研究的关键领域之一。未来必将是人工智能和5G的天下，这两者的交汇，将会产生聚能效应，衍生出许多新的业务和应用。可以说，5G是万物互联的基石，人工智能是万物互联网的助推器，5G通信技术凭借其强大的技术能力实现了对数据的互交换，推动了传统产业的人工智能化升级。

2、二者作为新时代的生产力，将带来整个社会生产方式的改变和生产力的提升。当前，人工智能技术在万物互联、云端生活、智能交互等方面都已经有所成就，而5G通信技术的出现则为这些方面之间架起了相关联的桥梁，让人们的生活真正的迈入到智能化

四、传统人工智能的三大核心研究内容

算力不是瓶颈，因为现在有云计算，但是有成本的考虑因素在里面，算力的成本在整个AI模型中占到了10-20%，区块链在这块也是可以贡献一些力量的，所以有些区块链项目做的就是AI的算力共享网络和市场。

算法在AI行业里现在大部分算法是开源的，你想拿到什么样的资源其实都可以拿到，基本没有算法写不出来这个说法。深度学习、多层次神经网络算法目前都已经比较成熟了。算法的核心问题是没有一个公开的市场，因为模型又需要一定的隐私权的保护，同时又要吸引大家都来用，目前来说市场是比较小的，所以也有一些区块链公司做的就是帮助模型的发布，发一个token，来激励大家用这个模型。

算力算法都不是问题之后，数据就成为了核心问题，你没有数据的话，AI模型是不可能落地的，这就跟原尖叫项目机器人外骨骼例子是一样的，因为没人穿，而它的数据可能需要10000组数据之后才可以展开商业应用，找不到10000个老人或者病人，也拿不到现成的数据，所以那个AI模型就不能成熟落地。

五、人工智能是研究如何用计算机什么问题

1、人工智能（ArtificialIntelligence），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。

2、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。

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