人工智能（AI）的研究内容主要包含哪些?（科普篇）

AI和MachineLearning,DeepLearning,Robotics,datascience,datamining等概念的关系：

AI包含machinelearning,deeplearning,robotics这些，AI和DS有重合的部分。Machinelearning主要考虑如何去利用模型解决问题，datamining主要考虑利用统计学方法找到数据的分部，得到一些洞察。Machinelearning包含deeplearning，machinelearning和datamining也有不少交叉。

当然，AI不止有这些学习方法，还有很多其他的领域，比如知识图谱，比如本体。

人工智能与其他计算机分支方向有什么本质的区别吗？

有本质区别。CS有很多分支，而这些分支所研究的东西都是不一样的。实际上，如果你用了一些人工智能算法，我们就认为是有AI技术在里面。很多情况下，我们无法分的那么明确，A是A，B是B。而是，很多时候，都是杂糅在一起的。比如生物信息，我们希望利用机器学习算法寻找基因和疾病之间的关系。AI不是独立存在的，AI需要一个应用场景。我们无法说判断一项技术是不是AI技术，只能说这项技术里有没有用到一些AI的算法。比如，我们判断一道菜是湘菜还是川菜，我们可以利用人去判断，也可以利用机器学习算法，利用图像识别去判断，我们只能说在这个过程中用到了AI技术。AI很多时候，扮演的是一个工具的角色。没有必要划分那么明确，什么是AI，什么不是AI。比如数据库系统里，检索的功能用到了AI的技术，那你说这是不是AI呢，没法说，因为都是杂糅在一起的。划分那么明确，也没有意义。

所谓弱人工智能和强人工智能分界线在哪里？

实际上，强人工智能还没有出现。当人工智能在你面前，而你没有发现它是人工智能，那它就是强人工智能。

强人工智能是人工智能研究的主要目标之一，同时也是科幻小说和未来学家所讨论的主要议题。相对的，弱人工智能（appliedAI,narrowAI,weakAI[2]）只处理特定的问题。弱人工智能不需要具有人类完整的认知能力，甚至是完全不具有人类所拥有的感官认知能力，只要设计得看起来像有智慧就可以了。由于过去的智能程式多是弱人工智能，发现这个具有领域的局限性，人们一度觉得强人工智能是不可能的。而强人工智能也指通用人工智能（artificialgeneralintelligence,AGI），或具备执行一般智慧行为的能力。强人工智能通常把人工智能和意识、感性、知识和自觉等人类的特征互相连结。

比如，之前比较火的阿尔法狗，它下围棋可以战胜人类。但是它只是能干这一件事，它并不知道自己是在下围棋。