人工智能（AI）是一门涉及多个领域的学科，涵盖了计算机科学、数学、心理学、神经科学等多个学科。以下是对AI多维领域的概览：
1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是AI的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习和改进性能。机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。机器学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有广泛应用。
2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以处理复杂的非线性关系。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
3. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：NLP是研究如何让计算机理解和生成人类语言的学科。NLP在机器翻译、情感分析、文本摘要等领域有广泛应用。
4. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是指让计算机“看”和“理解”图像和视频的技术。计算机视觉在人脸识别、目标检测、图像分类等领域有广泛应用。
5. 机器人学（Robotics）：机器人学是研究如何使机器人能够感知环境、规划行动并执行任务的学科。机器人学在自动驾驶、无人机、服务机器人等领域有广泛应用。
6. 专家系统（Expert Systems）：专家系统是一种基于知识库和推理引擎的计算机程序，它能够模拟人类专家的决策过程。专家系统在医疗诊断、金融分析、法律咨询等领域有广泛应用。
7. 认知计算（Cognitive Computing）：认知计算是指模拟人类认知过程的计算机技术。认知计算在智能助手、游戏开发、虚拟现实等领域有广泛应用。
8. 生物信息学（Bioinformatics）：生物信息学是研究生物学数据的收集、存储、分析和解释的学科。生物信息学在基因组学、蛋白质组学、转录组学等领域有广泛应用。
9. 量子计算（Quantum Computing）：量子计算是一种利用量子力学原理进行计算的新兴技术。量子计算在密码破解、药物设计、材料科学等领域有巨大潜力。
10. 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种通过与环境的交互来学习最优策略的方法。强化学习在自动驾驶、游戏开发、机器人控制等领域有广泛应用。
总之，人工智能是一个多维领域，涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、专家系统、认知计算、生物信息学、量子计算和强化学习等多个子领域。这些子领域相互交叉、相互影响，共同推动了人工智能技术的发展。
