현재 인공지능의 연구는 구체적인 분야와 결합되어 있다. 기본적으로 다음과 같은 측면이 있습니다. 전문가 시스템은 인간 전문가의 기존 지식을 바탕으로 한 지식 시스템이다. 전문가 시스템은 인공지능 연구에서 가장 빠르고 활발하며 효과적인 분야로 의료 진단, 지질 탐사, 석유화학, 군사, 문화교육 등에 광범위하게 적용된다. 그것은 특정 분야에 상응하는 지식과 경험을 가진 프로그램 시스템이다. 인공지능 기술을 이용하여 인간 전문가가 문제를 해결할 때의 사고 과정을 시뮬레이션하여 분야 내의 다양한 문제를 해결하고 전문가의 수준에 도달하거나 근접한다.
기계 학습, 기계 학습의 연구는 인간 학습의 메커니즘, 인간의 뇌의 사고 과정, 기계 학습의 방법, 그리고 특정 임무에 대한 학습 시스템의 수립을 연구하는 것이다. 기계 학습의 연구는 정보과학, 뇌과학, 신경심리학, 논리학, 모호수학 등의 학과에 기반을 두고 있다. 이 학과들에 의지하여 공동으로 발전하다. 현재, 비록 큰 진전을 이루었지만, 문제는 아직 완전히 해결되지 않았다. 패턴 인식, 패턴 인식은 기계를 인식 할 수있는 방법, 주로 시각 및 청각 패턴 인식을 연구하는 것입니다. 예를 들어 물체, 지형, 이미지, 글꼴 (예: 서명 등) 을 식별할 수 있습니다. , 일상 생활과 군대의 모든 측면에 널리 사용됩니다. 최근 몇 년 동안 모호한 수학 모델 응용이 급속히 발전하면서 인공신경망 모델 방법이 기존의 통계 패턴과 구조 패턴 인식 방법을 점차 대체했다. 특히 신경망 방법은 패턴 인식 방면에서 큰 진전을 이루었다.
인공신경망은 인간의 뇌 신비 연구에서 영감을 받아 대량의 처리 장치, 인공뉴런, 처리 요소, 전자 부품을 이용하여 인간 신경계의 공학 구조와 작동 메커니즘을 시뮬레이션하려고 하는 것이다. 인공 신경망에서 정보 처리는 뉴런 간의 상호 작용을 통해 이루어진다. 지식과 정보의 저장은 네트워크 컴포넌트 간의 분산된 물리적 연결로 표현됩니다. 인터넷의 학습과 인식은 뉴런 연결 가중치에 의존하는 동적 진화 과정이다.