人工智能（artificial intelligence, ai）是计算机科学的一个分支，它试图理解、模拟和创建类似人类的智能。ai的研究领域非常广泛，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。这些领域都是ai的重要组成部分。
1. 机器学习（machine learning）：这是ai的一个子集，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。
2. 深度学习（deep learning）：这是一种机器学习方法，它使用神经网络来模拟人脑的工作方式。深度学习在图像识别、语音识别和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）：这是ai的一个分支，它研究如何让计算机理解和生成人类语言。nlp的目标是使计算机能够理解、解释和生成自然语言文本。
4. 计算机视觉（computer vision）：这是ai的一个分支，它研究如何使计算机能够从图像或视频中获取信息，并对其进行分析和理解。计算机视觉在自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等领域有广泛的应用。
5. 机器人学（robotics）：这是ai的另一个分支，它研究如何使机器人能够感知环境、做出决策并执行动作。机器人学的目标是使机器人能够更好地与人类互动，并为人类提供帮助。
6. 专家系统（expert systems）：这是一种基于规则的人工智能系统，它使用一组称为“知识库”的规则来解决特定领域的问题。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. 认知科学（cognitive science）：这是研究人类认知过程的学科，包括记忆、注意、思维、情感等方面。虽然ai可以模拟一些认知过程，但目前还没有达到与人类相同的水平。
8. 游戏理论（game theory）：这是一种研究博弈论的学科，它在经济学、政治学、社会学等领域有广泛应用。虽然ai可以在一些游戏中表现出色，但它们并不具备真正的意识或情感。
9. 量子计算（quantum computing）：这是一种新型的计算范式，它利用量子力学原理来实现高效的计算。虽然量子计算在理论上具有巨大的潜力，但目前还处于研究阶段，尚未实现商业化。
10. 生物信息学（bioinformatics）：这是一门交叉学科，它结合了生物学、计算机科学和信息技术，以研究生物数据的存储、处理和分析。生物信息学在基因组学、蛋白质组学等领域有广泛应用。
总之，除了上述领域外，还有一些其他与ai相关的学科和领域，如心理学、哲学、经济学等。这些领域与ai的关系主要体现在对ai的研究和应用上，而不是直接参与ai的开发和实现。因此，将心理学、哲学、经济学等排除在ai领域之外是不准确的。
