人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一門涵蓋多個研究方向的學(xué)科領(lǐng)域，常見的研究方向包括但不限于以下幾個：

1. 機器學(xué)習(xí)（Machine Learning）：研究如何使計算機能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，通過構(gòu)建模型和算法實現(xiàn)自動化的模式識別、預(yù)測和決策。

2. 深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）：一種機器學(xué)習(xí)的分支領(lǐng)域，研究通過構(gòu)建深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)高級特征提取和表示學(xué)習(xí)。

3. 自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）：研究如何使計算機能夠理解、生成和處理人類語言，包括文本分析、機器翻譯、對話系統(tǒng)等。

4. 計算機視覺（Computer Vision）：研究如何使計算機能夠理解和解釋圖像和視頻數(shù)據(jù)，包括圖像識別、目標(biāo)檢測、圖像生成等。

5. 強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）：研究如何使計算機通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)的行為策略，通過試錯和獎勵機制來優(yōu)化決策過程。

6. 人機交互（Human-Computer Interaction，HCI）：研究如何設(shè)計和開發(fā)更加友好、高效的人機界面，使人與計算機之間的交互更加自然和智能。

7. 知識表示與推理（Knowledge Representation and Reasoning）：研究如何表示和組織知識，并通過推理和邏輯推斷實現(xiàn)智能的問題解決和決策。

此外，還有智能優(yōu)化、數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、自動駕駛、人工智能倫理等等其他研究方向。隨著人工智能的發(fā)展和應(yīng)用，研究方向也在不斷擴展和深化。