一、人工智能是什么的分支？

人工智能是计算机科学的分支，它专注于研究、开发、实现和应用智能代理，这些代理可以表现得像人一样思考、学习和解决问题。

二、人工智能有哪些分支领域和研究方向？

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一个广泛的领域，涉及多个分支领域和研究方向。以下是一些主要的人工智能分支领域和研究方向：

1. 机器学习（Machine Learning）: 机器学习是AI的核心领域之一，它使计算机能够通过数据和经验自我学习和改进，而无需明确的编程指令。

2. 深度学习（Deep Learning）: 深度学习是机器学习的一个子领域，它使用类似于人脑的神经网络结构来学习复杂的模式和数据表示。

3. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）: 自然语言处理涉及计算机和人类（自然）语言之间的交互，包括语言理解、生成、翻译等。

4. 计算机视觉（Computer Vision）: 计算机视觉致力于使计算机能够理解和解析视觉信息，包括图像和视频，从而能够执行任务如物体识别、场景重建和图像分割。

5. 机器人学（Robotics）: 机器人学研究机器人的设计、构建、编程和应用，使它们能够在物理世界中执行任务。

6. 专家系统（Expert Systems）: 专家系统是一种模拟人类专家决策能力的计算机系统，通常用于特定领域的问题解决。

7. 知识表示和推理（Knowledge Representation and Reasoning）: 这个领域关注如何让计算机理解和处理知识，以及如何使用这些知识进行逻辑推理。

8. 强化学习（Reinforcement Learning）: 强化学习是一种机器学习方法，其中智能体通过与环境交互并接收奖励或惩罚来学习如何执行特定任务。

9. 感知系统（Perception Systems）: 感知系统研究如何让计算机通过传感器（如摄像头、麦克风）来感知环境。

10. 语音识别（Speech Recognition）: 语音识别涉及开发能够理解和转换人类语音的算法和系统。

11. 生物启发式计算（Biologically Inspired Computation）: 这个领域包括模拟自然过程和生物机制的算法，如遗传算法、蚁群优化和神经网络。

12. 人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）: 人机交互研究如何设计用户友好的计算机界面，以及如何改善人与计算机系统之间的交互。

13. 认知计算（Cognitive Computing）: 认知计算模拟人类大脑的处理方式，以帮助解决复杂问题。

14. 情感计算（Affective Computing）: 情感计算研究如何使计算机能够识别、理解、处理和模拟人类情感。

15. 伦理和社会AI（Ethical and Social AI）: 这个新兴领域关注AI的伦理问题、社会影响以及如何在设计和部署AI系统时考虑公平性、透明度和责任。

这些分支领域和研究方向相互交叉，共同推动了人工智能技术的发展和应用。随着技术的进步，还可能出现新的研究领域和方向。

三、人工智能的分支包括自动推理吗？

包括。人工智能就是归类，然后自动推理

四、人工智能技术主要包含哪些？

1、大数据

　　大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。

　　2、计算机视觉

　　计算机视觉顾名思义，就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力，更进一步的说，就是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

　　3、语音识别

　　语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。

　　语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面，国内最具代表性的企业是科大讯飞，此外还有云知声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。

　　4、自然语言处理

　　自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分，实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言处理的终极目标是用自然语言与计算机进行通信，使人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言。

　　针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。国内BAT、京东、科大讯飞都有涉及自然语言处理的业务，另外还出现了爱特曼、出门问问、思必驰、蓦然认知、三角兽科技、森亿智能、乂学教育、智齿客服等新兴企业。

　　5、机器学习

　　机器学习就是让机器具备人一样学习的能力，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心。

　　机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。国内专注于机器学习的公司有优必选、图灵机器人、李群自动化、极智嘉科技、Rokid等。

五、人工智能分支概念有哪些？

人工智能（Artificial Intelligence, AI）包含多个分支，列举了一些主要的人工智能分支概念：

机器学习（Machine Learning）：机器学习是使计算机系统通过观察和学习数据来改进性能和自动适应的方法。它包括监督学习、无监督学习、强化学习等技术。

深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习的一个特定领域，利用人工神经网络模拟人脑神经元的结和功能进行复杂的模式识别，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：自然语言处理涉及计算机对人类语言的理解、生成和交互。这个领域包括文本分析、机器翻译、情感分析、问题回答等任务。

计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉致力于让计算机模拟人类视觉系统，以理解和解释图像和视频数据。该领域处理图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别等任务。

自动驾驶（Autonomous Driving）：自动驾驶是指利计算机技术和传感器数据使汽车能够在没有人下感知环境、做出决策和控制方向盘、油门和制动等。

机器人学（Robotics）：机器人学涵盖了设计、建造、操控和编程机器人的技术，包括感知、定位与导航、动控制、任务规划等。

强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种通过试错和奖惩来教计算机系统如何在动态环境中做出决策的方法它广泛应用于游戏、机器人控制和资源管理等领域。

以上只是人工智能众多分支的一小部分，这些分支之间相互交叉和融合，不断取得进展，并在各个领域得到应用和发展。