人工智能当前研究领域广泛且深入，主要方向包括以下五个核心领域，结合技术突破与实际应用需求：

1. 深度学习与神经网络

   通过构建深度神经网络模型（如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络）实现图像识别、语音识别、自然语言处理等任务，是当前AI技术突破的核心驱动力。

2. 计算机视觉与自然语言处理

   • 计算机视觉 ：涵盖图像识别、物体检测、场景分割、视频分析等，应用于自动驾驶、安防监控等领域。

   • 自然语言处理 ：包括文本分析、语义理解、机器翻译、情感分析等，支持智能客服、智能助手等应用。

3. 机器人技术

   智能机器人技术聚焦于自主决策、运动规划、传感器融合等，正逐步实现复杂任务执行（如工业制造、医疗护理）与人类自然交互。

4. 医疗健康领域

   AI通过辅助诊断、疾病预测、个性化治疗等应用提升医疗效率与准确性。例如，AI聊天机器人已能媲美医生在虚拟急诊中的决策能力。

5. 行业应用与治理

   • 金融领域 ：智能投顾、风险预警等应用革新服务模式。

   • 全球治理 ：面临数据隐私、算法公平性、伦理困境等挑战，需跨学科合作与政策规范。

总结 ：AI研究正从基础技术向多领域应用深化，同时需应对技术瓶颈与伦理问题，确保安全可持续发展。