人工智能的研究和应用主要可以分为以下四大核心领域：

1. 机器学习（Machine Learning）

   • 核心目标：让计算机系统通过数据自动学习和改进性能，无需显式编程。
   • 关键技术：监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、强化学习（决策优化）和深度学习（神经网络）。
   • 应用场景：推荐系统（如电商、视频平台）、金融风控、医疗诊断辅助等。

2. 计算机视觉（Computer Vision）

   • 核心目标：使机器能够“看懂”图像或视频中的内容，实现识别、理解和决策。
   • 关键技术：图像分类、目标检测、人脸识别、图像生成（如GAN）、三维重建。
   • 应用场景：自动驾驶（感知环境）、工业质检、安防监控（人脸/行为识别）、医疗影像分析。

3. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）

   • 核心目标：让机器理解、生成和交互人类语言。
   • 关键技术：语义理解、机器翻译、情感分析、语音识别（ASR）、对话系统（Chatbot）、大语言模型（如ChatGPT）。
   • 应用场景：智能客服、搜索引擎、实时翻译工具、文本摘要、语音助手（如Siri、小爱同学）。

4. 机器人学与智能控制（Robotics & Intelligent Control）

   • 核心目标：结合感知、决策和运动能力，实现机器在物理环境中的自主行为。
   • 关键技术：路径规划、运动控制、多传感器融合、人机协作。
   • 应用场景：工业机器人（生产线操作）、服务机器人（送餐、清洁）、手术机器人、无人机自主巡航。

补充说明：

• 跨领域融合：许多实际应用（如自动驾驶）需综合以上多个领域：通过计算机视觉感知路况，自然语言处理理解语音指令，机器学习做出决策，机器人技术控制车辆运动。
• 新兴方向：认知推理、多模态交互（结合图像、语音、文本）、具身智能（Embodied AI）等前沿研究正在扩展这四大领域的边界。