人工智能的研究方向和目标主要集中在以下几个方面：
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认知科学 ：研究人类智能的基本原理和机制，包括感知、学习、记忆、推理和决策等，以期为人工智能提供理论基础。
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机器学习 ：让计算机通过数据自主学习和改进算法模型，包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等方法，应用于分类、回归、聚类和最优决策等问题。
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自然语言处理（NLP） ：研究计算机理解和生成人类语言的技术，包括语音识别、语义分析、机器翻译、文本生成和对话系统等，应用于智能客服、信息检索、社交平台内容管理等。
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计算机视觉 ：使机器能够理解和处理图像和视频，包括图像识别、物体检测、场景分割和视频分析等，应用于自动驾驶、医疗影像诊断、无人机监控等领域。
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机器人技术 ：研发多种类型的机器人，包括工业机器人和服务机器人，集成传感器融合、运动规划、路径优化和高级认知功能，实现机器人在复杂环境中的自主行为。
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智能控制 ：研究计算机自动控制系统的技术，应用于各种自动化系统和智能设备的控制。
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可解释的人工智能系统 ：开发能够解释其决策和行为的人工智能系统，提高透明度和可信度，解决统计学习中的瓶颈问题。
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小样本甚至零样本学习 ：研究如何在数据量有限的情况下提高人工智能系统的泛化能力，应用于各种实际场景中。
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非深度神经网络计算模型 ：探索除深度学习外的其他机器学习模型，以降低资源消耗和提高效率。
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脑科学与人工智能的融合 ：借鉴脑科学的研究成果，开发类脑智能计算模型，实现更高效和灵活的人工智能系统。
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通用人工智能（AGI） ：研究能够模拟人类智能的机器，具备概念抽象、理解能力和自主学习能力，能够完成人类才能完成的任务并不断提高自身智能水平。
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强化学习与智能决策 ：研究智能体如何通过与环境的交互学习最优策略，并在决策过程中应用这些策略，提高决策的准确性和效率。
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知识图谱与智能推荐系统 ：构建结构化的知识库，利用算法为用户提供个性化推荐，应用于各种智能应用中。
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人机交互 ：研究如何实现更自然、高效的人机交互方式，提升用户体验。
这些研究方向和目标不仅涵盖了人工智能的核心技术，还涉及多个交叉学科领域，旨在推动人工智能技术的不断进步，并在各个行业中实现广泛应用和智能化转型。