目前人工智能的研究方向常见领域如下：
1. Reasoning, problem solving演绎、推理和解决问题：逐步推导的方式寻找更有效的算法
2. Knowledge representation知识表示法：让机器存储相应的知识，并且能够按照某种规则推理演绎得到新的知识。
3. Planning规划：建立可预测的世界模型，选择功效最大的行为，即可以够制定目标和实现这些目标的规范。
4. Learning机器学习：让机器从用户和输入数据等处获得知识，从而让机器自动地去判断和输出相应的结果。
5. natural language processing自然语言处理：探讨如何处理及运用自然语言，自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。
自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。
自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。
6. Perception感知：机器感知是指能够使用传感器所输入的资料（如照相机、麦克风、声纳以及其他的特殊传感器）然后推断世界的状态。
计算机视觉能够分析影像输入。
另外还有语音识别、人脸识别和物体识别。
7. motion and manipulation运动和控制：机器人。
8. social intelligence社会智慧：情感计算，了解他们的动机和情感状态，代理人能够预测别人的行动。
（这涉及博弈论、决策理论以及能够塑造人的情感和情绪感知能力检测）
9. artificial general intelligence(agi) 通用人工智能：又称为(strong ai)强ai：具备与人类同等智慧、或超越人类的人工智能，能表现正常人类所具有的所有智能行为。
目前人工智能研究阶段只停留在弱人工智能（applied ai，narrow ai，weak ai, artificial narrow intelligence, ani）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。
而强人工智能也指通用人工智能（artificial general intelligence，agi），或具备执行一般智慧行为的能力，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。