(壹)感知、處理和反饋構成人工智能的三個關鍵環節。
人工智能通過信息采集、處理、反饋三個核心環節，綜合表現出智能感知、精確計算、智能反饋控制的特點，即感知、思維、行動。
智能感知:智能的產生首先需要收集足夠的結構化數據來表達場景，所以智能感知是實現人工智能的第壹步。智能感知技術的目的是讓計算機能夠“聽”和“看”。目前，相應的計算機視覺技術和自然語言處理技術已經初步成熟並商業化。
智能處理:產生智能的第二步是讓計算機有足夠的計算能力來模擬人類的壹些思維過程和行為，並對采集到的數據做出判斷，即對感知到的信息進行自我學習、信息檢索、邏輯判斷和決策，並產生相應的反映。具體研究領域包括知識表達、自動推理、機器學習等。，這些都與精密計算和編程技術、存儲技術、網絡技術等密切相關。、和是大數據技術發展的長遠目標。目前該領域的研究還處於實驗室研究階段，其中機器學習是人工智能中最熱門、最密集的領域。
智能反饋:智能反饋控制將預處理和判斷的結果翻譯成肢體動作和媒體信息，傳輸到人機交互界面或外部設備，實現人機之間的信息交換和物理交互。智能反饋控制是人工智能最直觀的形式，其表達能力顯示了系統的整體智能水平。智能反饋控制領域與機械技術、控制技術、傳感技術密切相關，總體表現為機器人技術。目前機械技術受限於材料科學發展緩慢，控制技術受益於工業機器人的積累。
(2)深度學習是目前人工智能最熱門的研究領域。
在學術界，實現人工智能有三條路線。壹條是基於邏輯方法的功能模擬符號化路線，代表專家系統和知識工程。二是基於統計方法的仿生仿真的聯結主義路線，代表機器學習和人腦仿生，三是行為主義。希望從進化的角度，基於智能控制系統的理論、方法和技術，研究擬人智能控制行為。
目前，基於人工神經網絡的深度學習技術是最熱門的研究領域，被Google、臉書、IBM、百度、NEC等互聯網公司廣泛用於圖像和語音識別。人工神經網絡始於20世紀80年代。科學家不斷優化和推動算法的研究，同時也得益於計算機技術的快速提升。目前，科學家可以使用GPU(圖形處理器)模擬超大型人工神經網絡。互聯網服務的快速發展，為深度學習提供了數百萬個樣本進行訓練。在以上三個因素的共同作用下，語音識別技術和圖像識別技術的準確率可以達到90%以上。
(3)主要發達國家積極部署人工智能技術，搶占戰略制高點。
世界各國政府都非常重視人工智能相關產業的發展。自人工智能誕生以來，各國都加大了對人工智能研究的投入，其中美國政府主要通過公共投資來推動人工智能產業的發展。2013財年，美國政府在先進制造業上投資22億美元，投資方向之壹是“國家機器人計劃”。
在技術方面，美國將機器人技術列為警戒技術，側重於軍用機器人，歐洲側重於服務和醫療機器人，日本側重於人形和娛樂機器人。
目前技術突破的重點是雲端機器人技術和人腦仿生計算技術。美國、日本、巴西等國都將雲機器人作為機器人學未來的研究方向之壹。隨著寬帶網絡設施的普及，雲計算、大數據等技術的不斷發展，機器人技術成本的進壹步降低，以及未來機器人量產的實現，機器人通過網絡獲取數據或處理數據將成為可能。目前國外相關研究方向包括:建立開放式系統機器人架構(包括通用軟硬件平臺)、網絡化機器人系統平臺、機器人網絡平臺的算法和圖像處理系統開發、雲端機器人相關網絡基礎設施研究。
由於深度學習的成功，學術界沿著連接主義路線進壹步提高了對人腦的計算機模擬程度。人腦仿生計算技術的發展，將使計算機能夠模仿人腦的運作，實現學習和記憶，同時能夠借鑒他人，創造知識。這種創新的設計將使計算機具有自我學習和創造的能力，這與人腦的功能幾乎相同。在2013年初的國情咨文中，美國總統奧巴馬特別提到了繪制人腦的計劃，並宣布將投資30億美元在10年繪制“人腦地圖”，以了解人腦的運行機制。2013年初，歐盟委員會還宣布石墨烯和人腦工程入選“未來新興旗艦技術項目”，並為此設立專項研發計劃。每個計劃將在未來10年內獲得10億歐元。美國IBM公司正在研究壹種新型仿生芯片。有了這些芯片，人類可以通過計算機模仿人腦的運作過程。估計最快到2019就能完全模擬人腦。
(4)高科技企業普遍將人工智能作為下壹代工業革命和互聯網革命的技術引爆點進行投資，加速產業化進程。
2013年，谷歌完成了對8家機器人相關企業的收購，同時也在機器學習方面進行企業和人才的征集。它收購了領先的計算機視覺公司DeepMind和AndrewZisserman，並聘請DARPA前負責人ReginaDugan負責顛覆性創新項目的研究，並安排構建了谷歌基礎算法和開發平臺的著名計算機科學家JeffDean轉戰深度學習領域。蘋果2014年自動化的資本支出預算高達1100億美元。蘋果手機中使用的Siri助手脫胎於DARPA投資的為期五年的CALO(cognitive Assistant That Talern and organizations)項目，這是美國第壹個大規模應用的人工智能項目。亞馬遜計劃在2015使用自己的機器人飛機進行快遞服務。韓國和日本的公司也將機器人技術移植到新的制造業領域，並試圖進入服務業。
(五)人工智能的實際應用
人工智能的概念是1956提出的，現在已經有了產品化的可能。經歷了58年的演變，每個重要組件的研究進展和產品化水平都不壹樣。人工智能產品的發展是壹個漸進的過程，是壹個從單壹功能設備到通用設備，從單壹場景到復雜場景，從簡單行為到復雜行為的發展過程，表現形式多種多樣。
人工智能產品在不久的將來仍然會以輔助人類工作的工具出現，而且大部分都是傳統設備的升級版，比如智能/無人駕駛汽車、掃地機器人、醫療機器人等等。汽車、吸塵器等產品與人類有著成熟的物理交互模式。人工智能技術通過賦予它們壹定的機器智能，增強了這些產品的自動工作能力。但是，在未來，將會有模擬人類思維模式的智能機器人在各種環境中執行各種任務。這類產品沒有成熟的人機界面可供借鑒，需要從機械、控制、交互各個層面進行新的研發。
希望我的回答能幫到妳。