一、人工智能研究的主要目标是什么
1、人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类的智能才能完成的复杂工作，不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
2、例如，繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算，而且还能够比人脑计算得更快、更准确。
二、人工智能属于学科评估的哪个
人工智能属于学科评估的计算机科学领域。人工智能是研究和开发智能机器的学科，涉及机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术。在学科评估中，人工智能被视为计算机科学的一个重要分支，其研究和应用对于推动计算机科学的发展具有重要意义。人工智能的发展也促进了计算机科学在各个领域的应用和创新。因此，人工智能在学科评估中被归类为计算机科学的一部分。
三、当代科学技术发展的主要领域
信息技术是六大高技术的前导。主要指信息的获取、传递、处理等技术。信息技术以电子技术为基础，包括通信技术、自动化技术、微电子技术、光电子技术、光导技术、计算机技术和人工智能技术等。
生物技术是以生命科学为基础，利用生物体和工程原理等生产制品的综合性技术，包括基因工程、细胞工程、酶工程、微生物工程四个领域。生物技术是21世纪技术的核心。它有两个标志性技术，基因工程和蛋白质工程。
新材料主要是指最近发展或正在发展之中的具有比传统材料更优异性能的一类材料。
新材料技术是高新技术的物质基础，包括对超导材料、高温材料、人工合成材料、陶瓷材料、非晶态材料、单晶材料等的开发和利用。它有两个标志：一个是材料设计或分子设计，即根据需要来设计新材料；另一个是超导技术。
能源是人类生存和发展的基本保障。现代的新能源技术按照其创新性和是否能够再生或连续使用的性质可划分为新能源技术和可再生能源技术。新能源与可再生能源技术主要包括核能、太阳能、水能、地热能等。
空间技术即新型高科技航天技术，是探索、开发和利用太空以及地球以外的天体的综合性工程技术，包括对大型运载火箭、巨型卫星、宇宙飞船等空间军事技术的研究与开发。空间技术是21世纪技术的外向延伸，其两个标志是航天飞机和永久太空站。它不仅把高技术用于地球上，还把人类整体生存机构引向了外层空间。
世界海洋总面积为36亿平方公里，占地球总面积的70%以上，海洋的平均深度为3800米，蕴藏着极为丰富的资源和能量。海洋技术是21世纪技术的内向拓展，其标志技术是深海挖掘和海水淡化。
四、人工智能的发展时期7个阶段
1、50年代人工智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题、求解程序、LISTP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。
2、60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-Ⅱ语音处理系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议。
3、80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
4、80年代末，神经网络飞速发展。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
5、90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，使人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深人到社会生活的各个领域。
五、信息技术人工智能技术有哪些
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。
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。
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。
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。
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。