人工智能的分支领域之研究途径与实现技术的划分
1、符号智能
符号智能就是以符号知识为基础，通过符号推理进行问题求解而实现的智能。这也就是所说的传统人工智能或景点人工智能。
符号智能研究的主要内容包括知识工程和符号处理技术。
知识工程设计知识获取、知识表示、知识管理、知识运用以及知识库系统等一系列知识处理技术。
符号处理技术指基于符号的推理和学习技术，它主要研究经典逻辑和非经典逻辑理论以及相关的程序设计技术。简而言之，符号智能就是基于人脑的心理模型，运用传统的程序设计方法实现的人工智能。
2、计算智能
计算智能是以数据为基础，通过数值计算进行问题求解而实现的智能。
计算智能研究的只要内容包括人工智能神经网络，进化计算（包括遗传算法，遗传程序设计，进化规划，进化策略等）、模糊算法等。
计算智能主要模拟自然智能系统，研究其数学模型和相关算法，并实现人工智能。计算智能是当前人工智能学科中一个十分活跃的分支领域。
基于应用领域的领域划分
1、难题求解
这里的难题，主要指那些没有算法解，或虽有算法解但在现有机器上无法实施或无法完成的困难问题。
根据可计算理论，所谓难解问问题有：
NP：即不能证明算法复杂性超越多项式界，又没有找到有效算法的问题。
NPC：NP问题中最困难的子类只恩能够游戏.......
应用问题：路径规划，运输调度......
2、自动定理证明
自动定理证明就是机器定理证明，这也是人工智能的一个重要研究领域，也是最早的研究领域之一。定理证明是最典型的逻辑推理问题之一，它在发展人工智能方法上起过重大作用。
自动定理证明的方法主要有四类：
（1）自然演绎法。它的基本思想是一句推理规则，从前提和公里中可以推出许多定理，如果待证的定理卡在其中，则定理得证。
（2）判定发。即对一类问题找出统一的计算机上可实现的算法解。在这方面一个著名的成果是我国数学家吴文俊教授1997年提出的初等几何定理证明方法。
（3）定理证明器。它研究一切可判定问题的证明方法。
（4）计算机辅助证明。它是以计算机为辅助工具，利用机器的高速度和大容量，帮助人完成手工证明中难以完成的大量计算，推理和穷举。
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