人工智能两个研究领域是哪两个？

当然可以，人工智能是一个非常广阔的领域，但通常可以从研究方法和应用目标两个维度进行划分,以下两个领域是人工智能研究中最为核心和基础的方向：

机器学习

这是目前人工智能领域最主流、最活跃的研究方向，其核心思想是：让计算机能够从数据中自动学习和改进，而无需进行明确的编程。

• 核心概念：机器学习算法通过分析大量“训练数据”，发现数据中隐藏的模式和规律，并利用这些规律来对新的、未见过的数据做出预测或决策。
• 主要研究内容：
  • 监督学习：算法从带有“标签”的数据中学习，输入大量已标记为“猫”或“狗”的图片，学习后能自动识别新图片中的动物，典型算法包括线性回归、决策树、支持向量机和神经网络。
  • 无监督学习：算法从没有标签的数据中自行发现结构，将大量客户消费数据输入算法，算法能自动将客户分成不同的群体（如高价值客户、潜力客户等），用于精准营销，典型算法包括聚类算法、主成分分析。
  • 强化学习：算法通过与环境进行交互，采取行动并根据获得的“奖励”或“惩罚”来学习最优策略，这类似于训练宠物，做对了给奖励，做错了给惩罚，典型应用包括AlphaGo下棋、机器人控制、自动驾驶决策。
• 现实应用：我们日常生活中接触到的绝大多数AI应用都基于机器学习，
  • 推荐系统：淘宝的商品推荐、抖音的视频推荐。
  • 人脸识别：手机解锁、门禁系统。
  • 语音识别：Siri、小爱同学等智能助手。
  • 自然语言处理：机器翻译、垃圾邮件过滤。

知识表示与推理

这是人工智能领域更为传统和基础的研究方向，其核心目标是：让计算机能够理解、存储和运用人类的知识，并能进行逻辑推理。

• 核心概念：它不依赖于海量数据统计学习，而是试图构建一个形式化的知识体系（知识库）,让计算机能够像人类一样运用逻辑规则进行思考和推断。
• 主要研究内容：
  • 知识表示：研究如何用计算机可以处理的方式来描述知识，例如使用本体论、语义网络、逻辑框架等，这相当于为计算机构建一个“知识大脑”。
  • 自动推理：研究如何让计算机基于已有的知识，通过逻辑规则（如演绎、归纳、溯因）推导出新的结论或解决问题，如果计算机知道“所有鸟都会飞”和“企鹅是鸟”，它就能推理出“企鹅会飞”，然后通过与“企鹅不会飞”这一事实的冲突,来修正和完善知识库。
  • 知识图谱：这是知识表示与推理在现代互联网中的一个重要应用，它将现实世界中的实体（如人物、地点、概念）及其关系（如“马云是阿里巴巴的创始人”）用图的结构组织起来，形成一个巨大的知识网络,Google搜索就是知识图谱的典型应用。
• 现实应用：
  • 智能问答系统：如Siri、小爱同学回答事实性问题（“法国的首都是哪里？”）。
  • 搜索引擎优化：Google、百度等利用知识图谱提供更精准的搜索结果。
  • 医疗诊断辅助系统：通过构建医学知识库,帮助医生根据症状进行诊断和推理。
  • 金融风控：构建金融领域的知识图谱,用于识别欺诈行为和关联风险。

总结与关系

两者的关系是相辅相成的，而不是相互排斥的。 当前的AI研究趋势正是将两者结合起来，形成混合智能系统。

• 机器学习用于知识获取：利用机器学习技术从海量文本和图像中自动抽取知识,构建和扩充知识图谱。
• 知识用于指导机器学习：将知识图谱作为先验知识注入到机器学习模型中，提高模型的准确性和可解释性,减少对海量数据的依赖。

机器学习和知识表示与推理共同构成了人工智能研究的两大支柱，它们分别从“数据驱动”和“知识驱动”两个角度,推动着人工智能技术的发展。