​​不属于人工智能应用领域的是天文观测​​。尽管人工智能已广泛应用于医疗诊断、自动驾驶、金融风控等场景，但天文观测仍属于传统天文学范畴，依赖专业仪器和人工分析，而非AI的认知与决策能力。以下是具体分析：

1. ​​天文观测的本质​​：通过望远镜、光谱仪等设备收集宇宙数据，其核心是物理观测和数学建模，不涉及AI的自主学习或模式识别。例如，哈勃望远镜的图像分析需人工校准，而非AI算法主导。

2. ​​AI的典型应用对比​​：

   • ​​医疗诊断​​：AI通过深度学习分析医学影像，辅助识别肿瘤等病变。
   • ​​自动驾驶​​：依赖计算机视觉和传感器融合实现环境感知与决策。
   • ​​金融建模​​：利用机器学习预测市场趋势，优化投资组合。
     这些领域均需AI的适应性学习，而天文观测更侧重数据采集而非智能处理。

3. ​​技术差异​​：AI依赖大数据训练和算法优化，而天文观测的数据处理通常基于固定物理规则（如红移计算），无需AI的动态调整能力。

总结来看，人工智能的边界在于“模拟人类智能行为”，而天文观测作为基础科学研究，其技术逻辑与AI有本质区别。未来随着技术进步，AI或可能辅助部分天文数据分析，但目前仍不属于其核心应用领域。