人工智能聚集几大领域包括

人工智能（AI）是一个跨学科的领域，它涵盖了许多不同的子领域和应用场景。以下是人工智能的几个主要领域：

1. 机器学习（Machine Learning）：这是AI的核心领域之一，它涉及让计算机系统从数据中学习和改进。机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。这些算法使计算机能够根据输入数据进行预测、分类和决策。

2. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：NLP是研究如何使计算机理解、解释和生成人类语言的技术。这包括文本分析、语音识别、机器翻译、情感分析和聊天机器人等应用。

3. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是研究如何使计算机“看”并理解图像和视频的技术。这包括图像识别、目标检测、图像分割、面部识别和场景重建等应用。

4. 机器人学（Robotics）：机器人学是研究如何使机器人具备感知、规划和执行任务的能力。这包括自主导航、人机交互、机器人控制和机器人操作系统等应用。

5. 专家系统（Expert Systems）：专家系统是一种基于知识库的计算机程序，它可以模拟具有专业知识的人类专家的思维过程。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。

6. 智能控制系统（Intelligent Control Systems）：智能控制系统是利用AI技术实现对复杂系统的自动化控制。这包括自适应控制、模糊控制、神经网络控制等方法。

7. 生物信息学（Bioinformatics）：生物信息学是研究生物学数据的收集、存储、管理和分析的技术。这包括基因组学、蛋白质组学、转录组学等应用。

8. 游戏AI（Artificial Intelligence in Games）：游戏AI是使计算机程序能够在电子游戏中与玩家互动的技术。这包括策略游戏、角色扮演游戏、实时战略游戏等应用。

9. 认知计算（Cognitive Computing）：认知计算是研究如何使计算机模拟人类思维和认知过程的技术。这包括机器学习、深度学习、神经网络等方法。

10. 量子计算（Quantum Computing）：量子计算是利用量子力学原理实现超高速计算的技术。虽然目前还处于起步阶段，但量子计算有望解决传统计算机难以解决的问题。

总之，人工智能是一个多元化且不断发展的领域，涵盖了多个子领域和应用场景。随着技术的不断进步，我们可以期待未来会有更多创新和应用出现。