人工智能技術(shù)經(jīng)過(guò)六十多年的發(fā)展，目前主要的研究?jī)?nèi)容集中在六大領(lǐng)域，分別是機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)表示、自動(dòng)推理和機(jī)器人學(xué)。

隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，目前機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和自然語(yǔ)言處理相關(guān)技術(shù)得到了廣泛的關(guān)注，一些基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的智能體（人工智能產(chǎn)品）已經(jīng)陸續(xù)被部署到生產(chǎn)環(huán)境中。（推薦學(xué)習(xí)：PHP視頻教程）

雖然目前市場(chǎng)對(duì)于人工智能的呼聲比較高，諸多大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)陸續(xù)開始布局人工智能領(lǐng)域，但是目前人工智能領(lǐng)域依然處在行業(yè)發(fā)展的初期，目前的人工智能產(chǎn)品依然處在“弱人工智能階段”，智能體對(duì)于運(yùn)行場(chǎng)景依然有較多的要求。

人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用需要一系列技術(shù)的支撐，這些技術(shù)包括物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、邊緣計(jì)算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等。

機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、算法設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)、算法訓(xùn)練、算法驗(yàn)證和算法應(yīng)用，其中算法設(shè)計(jì)是機(jī)器學(xué)習(xí)的核心，而數(shù)據(jù)收集是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。所以，在大數(shù)據(jù)的支撐下，機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)時(shí)代得到了一定程度的發(fā)展。簡(jiǎn)單的說(shuō)，數(shù)據(jù)量越大機(jī)器學(xué)習(xí)的效果就會(huì)越好。

計(jì)算機(jī)視覺是使計(jì)算機(jī)看到的科學(xué)。機(jī)器視覺使用相機(jī)，模數(shù)轉(zhuǎn)換和數(shù)字信號(hào)處理來(lái)捕獲和分析視覺信息。它通常與人類視力進(jìn)行比較，但機(jī)器視覺不受生物學(xué)的約束，并且可以編程以透視墻壁。它用于從簽名識(shí)別到醫(yī)學(xué)圖像分析的各種應(yīng)用中。專注于基于機(jī)器的圖像處理的計(jì)算機(jī)視覺通常與機(jī)器視覺相混淆。

自然語(yǔ)言處理（NLP）是通過(guò)計(jì)算機(jī)程序處理人類而非計(jì)算機(jī)語(yǔ)言。其中一個(gè)較早且最著名的 NLP 示例是垃圾郵件檢測(cè)，它會(huì)查看主題行和電子郵件的文本，并確定它是否是垃圾郵件。目前的 NLP 方法基于機(jī)器學(xué)習(xí)。NLP 任務(wù)包括文本翻譯，情感分析和語(yǔ)音識(shí)別。

知識(shí)表示是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，專注于識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式。

機(jī)器人技術(shù)是一個(gè)專注于機(jī)器人設(shè)計(jì)和制造的工程領(lǐng)域。機(jī)器人通常用于執(zhí)行人類難以執(zhí)行或執(zhí)行一致的任務(wù)。它們用于汽車生產(chǎn)的裝配線或由 NASA 用于在太空中移動(dòng)大型物體。最近，研究人員正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)構(gòu)建可以在社交環(huán)境中進(jìn)行交互的機(jī)器人。

目前我國(guó)正在持續(xù)推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，而網(wǎng)絡(luò)化、智能化是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的重要內(nèi)容，所以人工智能技術(shù)未來(lái)的發(fā)展空間還是非常值得期待的。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的背后必然是人才結(jié)構(gòu)的升級(jí)，所以對(duì)于職場(chǎng)人來(lái)說(shuō)，掌握一定的人工智能技術(shù)會(huì)在一定程度上提升自身的職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。