深度学习

在人工智能研究领域中，深度学习被认为是一项具有革命性意义的技术。它是一种仿造人脑神经网络结构和工作方式的机器学习方法，通过多层次的神经元构建，实现了对复杂模式的学习和抽象表征，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。

强化学习

强化学习是一种通过智能体与环境的交互，通过试错的方式学习最优策略的机器学习方法。它的应用范围跨越了游戏对战、机器人控制、推荐系统等多个领域，深受研究者和产业界的关注。

自然语言处理

自然语言处理是人工智能研究中一个备受关注的领域，旨在让计算机能够理解、解释、生成人类语言。随着大数据和深度学习等技术的发展，自然语言处理取得了长足的进步，如机器翻译、情感分析、智能问答系统等应用不断涌现。

计算机视觉

计算机视觉是人工智能领域中研究如何使机器“看”并理解视觉信息的重要分支。它包括图像识别、目标检测、图像生成等研究方向，应用于人脸识别、智能监控、无人驾驶等众多领域，给人工智能研究带来了巨大影响。

以上所述仅是人工智能研究中影响巨大的几个关键领域，这些领域的不断发展和创新，推动了人工智能技术的不断进步和应用场景的拓展。

感谢您阅读本文，通过了解人工智能研究中的关键领域，您可以更好地了解人工智能技术的发展方向和应用前景。