人工智慧的研究方向主要有六個，分別是自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習、計算機視覺和機器人學，這六個方向既有區別又有聯絡，下面做一個簡單的介紹：

自然語言處理在人工智慧領域的重要性不言而喻，未來智慧體與人類之間溝通交流就需要使用自然語言，所以自然語言處理排在第一位。目前國內的科大訊飛公司在自然語言處理方面就做的不錯，目前科大訊飛python自然語言處理開放平臺也是一個不錯的學習途徑。

知識表示是儲存知道或者聽到的資訊，知識表示有主觀知識表示和客觀知識表示兩種，簡單的說知識表示就是一種計算機可以接受的用於描述知識的資料結構。

自動推理可以理解為運用儲存的資訊來回答問題並推出新結論，自動推理的研究歷史相對比較悠久，自動推理具備嚴密的數學邏輯。

機器學習是從一堆雜亂無章的資料中找到其背後的規律，隨著大資料的發展，機器學習目前被廣泛使用在很多領域。大資料的出現凸顯了機器學習的重要性和可行性，目前基於機器學習的研發專案非常多。

計算機視覺簡單的說就是讓智慧體能夠感知物體，計算機視覺在自動駕駛等領域有廣泛的應用。計算機視覺處理的研究歷史也相對比較久。

機器人學的目的是操縱和移動物件，同時機器人學也是人工智慧的綜合應用。

隨著物聯網、雲計算和大資料的發展，人工智慧領域的研發也加快了腳步，基於大資料的人工智慧將得到更充分的資料支撐。至於選擇哪個方向主要還是看個人興趣和愛好，從我個人的角度來說，目前以機器學習為突破口是一個比較好的選擇。

如果有人工智慧方面的問題，也可以諮詢我。

個人認為主要三大方向，影象處理，語音處理，自然語言處理，

影象處理安保，自動駕駛，犯罪檢測等

語音處理各種人機互動

自然語言處理人機互動的直接交流語言