一、人工智能的研究領域主要有哪些 (5 種〉 ?

機器人技術 , 定理證明 , 知識表示 , 機器學習和推理 , 自然語言理解 , 專家系統或其他智能系統 ,自動編程程序等。

二、除了"模式識別"和"自然語言理解",人工智能還有哪些研究領域?

模式識別和自然語言理解,只是人工智能的課程，每個課程都是一個研究方向，在細分的話在模式識別下又有很多方向，如機器學習等，還有智能控制、群集控制、語音識別、數據挖掘、專家系統、推理系統、機器人技術、機器視覺、計算機視覺等都是其研究方向，最重要的是，人工智能是由下面三個大方向構成，控制理論（智能控制、經典控制）、信息處理（語音、圖像理解處理）、機器人技術。

三、如何實現人工智能與大數據相結合

首先，兩者都在發展過程中。

實現兩者結合，面臨兩個相反的發展方向：

一、保持現有系統技術不變，而收集得到的大數據，做為主導。

人工智能的發展，為大數據的使用提供技術支持。

人工智能技術處于從屬地位。

顯然，這樣束縛了人工智能的發展。

采用這種思路的公司，最終結局是，大數據業務被新興的人工智能公司搶占。

二、放棄現有大數據所依賴的成熟的系統技術。

人工智能獨立發展，成熟以后，現有的大數據資源再與人工智能系統改碼對接。

這個問題，等于人工智能的發展方向問題。

要搞一種依賴現有編碼語言的應用技術呢？

還是要搞一種電子產品人格化的基礎技術？

若決心搞后者，可不僅僅要顛覆應用軟件與操作系統，甚至硬件、芯片，都必須改動。

所以，那個戰勝李世石的阿拉法狗，沒有前途。

程序化的人工智能，一路艱辛，沒有前途。

人格化的人工智能，才是光明大路。而且比多數人想象的要容易得多。

附加說明：

程序化與人格化的主要差別是什么？

程序化人工智能，

內容與形式層層分離。

數碼段的編碼方案出自人為約定。依賴單是非邏輯。

數碼段具備的含義，需要層層翻譯。

各輸入輸出設備之間，不具有如同量子糾纏一樣的含義糾纏關系。

人格化人工智能，

內容與形式和諧統一。

數碼編碼方案出自人的注意力運行原理。依賴多是非邏輯。

從輸入到運算，到輸出，結構簡潔，一體和諧同步。含義相互糾纏，如同一體。

不需要設備驅動程序，也不需要應用程序，只有一個操作系統。或改名叫做運行系統。

四、人工智能就業方向

人工智能就業方向前景很好，現在正在產業升級，工業機器人和人工智能方面都會是強烈的熱點，而且正好是在3~5年以后的時間。

難度，肯定高，要求你有創新的思維能力，高數中的微積分、數列等等必須得非常好，軟件編程(基礎的應用最廣泛的語言：C/C++)必須得很好，微電子(數字電路、低頻高頻模擬電路、最主要的是嵌入式的編程能力)得學得很好，還要有一定的機械設計能力(空間思維能力很重要)。這樣的話，你就是人才，你就是中國未來5年以后急需的人工智能領域的人才。

一門深入地鉆研下去，你就是這個領域的專家甚至大師。

但是！！！如果你沒有這些喜好和特長或者沒能學好這些學科的話，現在做別的選擇還來得及。

一家之言，僅供參考！~