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目前人工智能研究方向有哪些？
比较热门的有，一是图像识别，刷脸支付和自动驾驶，是代表场景。二是语音识别，语音录入和机器人聊天是代表场景。三是自然语言处理，文本识别，智能家居，聊天机器人都有用到。四是逻辑推理，比如会下棋的阿尔法狗，IBM开发的沃森医生系统，高考机器人等。
人工智能从低到高有五级：计算智能（数字计算），记忆智能（搜索引擎），感知智能（语音识别、图像识别等），认知智能（机器学习，自然语言理解、人机互动等），创造智能（模拟人脑创造性思维进行知识发现、问题解决、决策等活动）。研究方向都在这里面。
比较大的几个研究方向:
1.图像识别和视频识别，这俩有些许差别，但共同点更多，都是分类器加图像处理。
2.音频识别和语音识别，（其实这俩差别挺大）。
3.自然语言处理，机器翻译。
4.智能推送或者推荐系统。
大规模机器学习：关系到学习算法的设计，将已有的算法扩展到更庞大的数据集上。
深度学习：可促进图像、视频标记和运动中的目标识别。在其他感知领域也有重大影响，如音频、语音和自然语言处理。
强化学习：鉴于传统机器学习主要关注于模式挖掘，强化学习则将重点转移到决策中。近期，谷歌开发的计算机程序AlphaGo在五次对抗比赛中击败了人类围棋冠军，这在很大程度上归功于强化学习。
机器人：目前主要涉及如何训练机器人以通用型、预测性的方式与周围世界进行交互。
计算机视觉：它是机器感知中最突出的形式，主要关注如何为图像和视频自动添加字幕。
自然语言处理：通常与自动语音识别系统相结合，目前的研究正转向开发能够通过对话(而不是固定格式的请求)与人类互动的系统。
协同系统：能够充分利用人类和机器的互补优势，不仅可以帮助人工智能系统克服其局限性，还能扩大人类的能力和活动。
众包和人类计算：基于人类和机器之间不同的能力和成本，探索它们之间理想的任务分割模式。
算法博弈论和计算社会选择：20世纪80年代分布式人工智能和多代理系统研究完成并在互联网时代加速发展，现在的研究更多关注于人工智能在经济和社会方面的计算，包括激励机制算法、计算机制设计、社会选择计算和博弈论算法等。
神经网络芯片排行榜？
以下是一些当前市场上较为知名的神经网络芯片：
1. NVIDIA Tesla V100：NVIDIA的旗舰GPU，专为深度学习而设计，具有高性能和低功耗。
2. Google TPU：Google的Tensor Processing Unit，是一种专门为TensorFlow优化的ASIC芯片，用于加速深度学习推理。
3. Intel Nervana：Intel的深度学习加速器，具有高性能和低功耗，适用于训练和推理。
4. Qualcomm AI Engine：Qualcomm的AI引擎，是一种集成了CPU、GPU和DSP的芯片，用于加速深度学习应用。
5. IBM TrueNorth：IBM的神经元芯片，采用了类似于人脑的神经元结构，用于模拟神经网络。
6. Huawei Ascend：华为的AI芯片，具有高性能和低功耗，适用于训练和推理。
7. AMD Radeon Instinct：AMD的GPU，专为深度学习而设计，具有高性能和低功耗。
这些芯片都具有不同的特点和优势，具体选择需要根据应用场景和需求进行评估。
