1. Биологическое моделирование искусственного интеллекта
1.1. Квазибиологическая парадигма
1.1.1. Нейронные сети
1.1.1.1. используются для решения нечётких и сложных проблем, таких как распознавание геометрических фигур или кластеризация объектов
1.1.2. Генетический подход
1.1.2.1. основан на идее, что некий алгоритм может стать более эффективным, если позаимствует лучшие характеристики у других алгоритмов
1.1.3. агентный подход
1.1.3.1. ставится задача создания автономной программы — агента, взаимодействующей с внешней средой
2. Робототехника
2.1. классы роботов
2.1.1. Манипуляционный робот
2.1.1.1. автоматическая машина (стационарная или передвижная), состоящая из исполнительного устройства в виде манипулятора, имеющего несколько степеней подвижности, и устройства программного управления, которая служит для выполнения в производственном процессе двигательных и управляющих функций.
2.1.2. Мобильный робот
2.1.2.1. автоматическая машина, в которой имеется движущееся шасси с автоматически управляемыми приводами
2.2. Способы перемещения
2.2.1. Колёсные и гусеничные
2.2.2. Шагающие
2.2.3. Другие методы перемещения
2.2.3.1. Летающие
2.2.3.2. Ползающие
2.2.3.3. Плавающие
2.2.3.4. перемещающиеся по вертикальным поверхностям
3. Машинное творчество
4. Другие области исследований
4.1. программирование интеллекта в компьютерных играх
4.2. нелинейное управление
4.3. интеллектуальные системы информационной безопасности
5. Моделирование рассуждений
6. Накопление и использование знаний
6.1. Инженерия знаний
6.1.1. область наук об искусственном интеллекте, связанная с разработкой экспертных систем и баз знаний. Изучает методы и средства извлечения, представления, структурирования и использования знаний.
6.2. Представление знаний
6.2.1. Главная задача в искусственном интеллекте (ИИ) — научиться хранить знания таким образом, чтобы программы могли осмысленно обрабатывать их и достигнуть тем подобия человеческого интеллекта.