想象一个智能不限于人类的未来！！！一个机器可以像人类一样思考并与他们一起创造一个更加令人兴奋的宇宙的未来。虽然这个未来还很遥远，但人工智能在这个时代仍然取得了很大的进步。几乎所有人工智能领域都在进行大量研究，例如量子计算、医疗保健、自动驾驶汽车、物联网、机器人等。 以至于每年发表的研究论文数量增加了 90%自 1996 年起从事人工智能研究。
记住这一点，如果您想研究和撰写基于人工智能的论文，您可以关注许多子主题。本文提供了其中一些主题以及简要介绍。我们还提到了与这些主题相关的一些已发表的研究论文，以便您更好地了解研究过程。
因此，事不宜迟，让我们看看人工智能研究和论文的不同主题！
1. 机器学习
机器学习涉及使用人工智能使机器能够从经验中学习任务，而无需专门针对该任务对其进行编程。 （简而言之，机器在没有人手的情况下自动学习！！！）这个过程从提供高质量的数据开始，然后通过使用数据和不同的算法构建各种机器学习模型来训练机器。算法的选择取决于我们拥有什么类型的数据以及我们试图自动化的任务类型。
然而，一般来说，机器学习算法分为 3 种类型，即监督机器学习算法、无监督机器学习算法和强化机器学习算法。
2. 深度学习
深度学习是机器学习的一个子集，它通过模仿人脑的内部工作来学习，以便处理数据并根据该数据实施决策。基本上，深度学习使用人工神经网络来实现机器学习。这些神经网络像人脑中的网络一样以网状结构连接（基本上是我们大脑的简化版本！）。
人工神经网络的这种类似网络的结构意味着它们能够以非线性方法处理数据，这与只能以线性方法处理数据的传统算法相比具有显着优势。深度神经网络的一个例子是 RankBrain，它是 Google 搜索算法中的因素之一。
3. 强化学习
强化学习是人工智能的一部分，其中机器以类似于人类学习的方式学习某些东西。例如，假设机器是学生。在这里，假设的学生随着时间的推移从自己的错误中学习（就像我们不得不这样做！！）。因此，强化机器学习算法通过反复试验来学习最佳动作。
这意味着算法通过学习基于其当前状态的行为来决定下一步行动，这将最大化未来的奖励。和人类一样，这也适用于机器！例如，谷歌的 AlphaGo 计算机程序能够在 2017 年使用强化学习击败围棋世界冠军（那是人类！）。
4. 机器人
机器人技术是一个涉及创建类人机器的领域，这些机器可以像人一样行事并像人一样执行一些动作。现在，机器人在某些情况下可以像人类一样行动，但它们也可以像人类一样思考吗？这就是人工智能的用武之地！人工智能允许机器人在某些情况下智能地行动。这些机器人可能能够解决有限范围内的问题，甚至可以在受控环境中学习。
一个例子是Kismet ，它是麻省理工学院人工智能实验室开发的社交互动机器人。它识别人体语言和我们的声音，并相应地与人类互动。另一个例子是Robonaut ，它是由 NASA 开发的，用于在太空中与宇航员一起工作。
5. 自然语言处理
很明显，人类可以使用语音相互交谈，但现在机器也可以！这被称为自然语言处理，机器会在说话时分析和理解语言和语音（现在，如果您与机器交谈，它可能只会回话！）。 NLP 有许多子部分处理语言，例如语音识别、自然语言生成、自然语言翻译等。
NLP 目前在客户支持应用程序中非常流行，尤其是聊天机器人。这些聊天机器人使用 ML 和 NLP 以文本形式与用户交互并解决他们的查询。因此，您无需直接与人互动，即可在客户支持互动中获得人性化的体验。
这里提供了一些在自然语言处理领域发表的研究论文。您可以研究它们以获得有关该主题的研究和论文的更多想法。
6. 计算机视觉
互联网上充满了图像！这是自拍时代，拍照和分享从未如此简单。事实上，每天都有数百万张图片在互联网上上传和查看。为了最大限度地利用大量的在线图像，计算机能够看到和理解图像是很重要的。虽然人类可以不假思索地轻松做到这一点，但对计算机来说却不是那么容易！这就是计算机视觉的用武之地。
计算机视觉使用人工智能从图像中提取信息。这些信息可以是图像中的物体检测、识别图像内容以将各种图像组合在一起等。 计算机视觉的一个应用是通过分析周围环境的图像来为自动驾驶车辆导航，例如在 Spirit 和 Opportunity 漫游车中使用的 AutoNav火星。
7. 推荐系统
当您使用 Netflix 时，是否会根据您过去的选择或喜欢的类型获得电影和连续剧的推荐？这是由推荐系统完成的，它为您提供了一些指导，让您可以在众多在线可用选项中选择下一步。推荐系统可以基于基于内容的推荐甚至协同过滤。
基于内容的推荐是通过分析所有项目的内容来完成的。例如，可以根据对书籍进行的自然语言处理向您推荐您可能喜欢的书籍。另一方面，协同过滤是通过分析您过去的阅读行为然后基于此推荐书籍来完成的。
8. 物联网
人工智能涉及创建系统，这些系统可以学习使用他们先前的经验来模拟人类任务，而无需任何人工干预。另一方面，物联网是通过互联网连接的各种设备的网络，它们可以相互收集和交换数据。
现在，所有这些物联网设备都会生成大量数据，需要收集和挖掘这些数据以获得可操作的结果。这就是人工智能出现的地方。物联网用于收集和处理人工智能算法所需的大量数据。反过来，这些算法将数据转换为物联网设备可以实施的有用的可操作结果。