人工智能技术的研究涉及多个核心领域，包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人技术、知识表示与推理等，旨在模拟和扩展人类智能的范畴。

1. 机器学习与深度学习
   机器学习通过数据训练模型实现自主优化，涵盖监督学习、无监督学习等方法；深度学习基于多层神经网络，擅长处理图像识别、语音分析等复杂任务。

2. 计算机视觉与自然语言处理
   计算机视觉赋予机器理解图像的能力，应用于自动驾驶、医疗诊断；自然语言处理（NLP）研究语言生成与理解，支撑智能客服、机器翻译等场景。

3. 机器人技术与智能决策
   机器人学整合传感器、运动规划等技术，实现工业或服务型机器人的自主行为；强化学习则通过环境交互优化决策，如游戏AI或自动化控制。

4. 知识工程与模式识别
   知识表示与推理构建专家系统辅助决策；模式识别聚焦生物特征（如指纹、面部）的识别技术，用于安全认证等领域。

这些领域相互交叉，共同推动人工智能在医疗、金融、交通等行业的落地，未来将持续突破智能边界。