目前人工智能的研究方向已经被分成几个子领域，研究人员希望一个人工智能系统应该具有某些特定能力，以下将这些能力列出并说明。[10]
演绎、推理和解决问题
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早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理，就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。[61]到了1980和1990年代，利用概率和经济学上的概念，人工智能研究还发展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。[41]
对于困难的问题，有可能需要大量的运算资源，也就是发生了“可能组合爆增”：当问题超过一定的规模时，电脑会需要天文数量级的存储器或是运算时间。寻找更有效的算法是优先的人工智能研究项目。[62]
人类解决问题的模式通常是用最快捷、直观的判断，而不是有意识的、一步一步的推导，早期人工智能研究通常使用逐步推导的方式。[63]人工智能研究已经于这种“次表征性的”解决问题方法获取进展：实体化Agent研究强调感知运动的重要性。神经网络研究试图以模拟人类和动物的大脑结构重现这种技能。
知识表示法
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本体论将知识表示为一个领域内的一组概念以及这些概念之间的关系。
主条目：知识表示和常识知识库
知识表示是人工智能领域的核心研究问题之一，它的目标是让机器存储相应的知识，并且能够按照某种规则推理演绎得到新的知识。有许多需要解决的问题需要大量的对世界的知识,这些知识包括事先存储的先验知识和通过智能推理得到的知识。事先存储的先验知识指：人类用某种方式告诉给机器的知识。通过智能推理得到的知识指：结合先验知识和某种特定的推理规则（逻辑推理）得到的知识。首先，先验知识可以指描述目标，特征，种类及对象之间的关系的知识， 也可以描述事件，时间，状态，原因和结果， 以及任何知识你想要机器存储的。比如：今天没有太阳，没有太阳就是阴天。那么以命题逻辑语言，这些知识可以被表示为：今天 → 没有太阳，没有太阳 → 阴天。这些知识是先验知识，那么推理可以得到新知识：今天 → 阴天。由此例子可以看出，先验知识的正确性非常重要，这个例子中没有太阳就是阴天，这个命题是不严谨的、比较笼统的，因为没有太阳可能是下雨，也可能下雪。另外如果人工智能能看出太阳，除了该如何判断的这件问题，在这个前提之下，应该也能判断出阴天与晴天的差异。逻辑命题表示在知识表示中非常重要，逻辑推理规则是目前主要推理规则。可以在机器中用逻辑符号定义每一个逻辑命题，然后再让机器存储相应的逻辑推理规则，那么自然而然机器便可进行推理。目前知识表达有许多困境尚无法解决，比如：建立一个完备的知识库几乎不可能，所以知识库的资源受到限制；先验知识的正确性需要进行检验，而且先验知识有时候不一定是只有对或者错两种选择。
规划
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智能Agent必须能够制定目标和实现这些目标。[64]他们需要一种方法来建立一个可预测的世界模型（将整个世界状态用数学模型表现出来，并能预测它们的行为将如何改变这个世界），这样就可以选择功效最大的行为。[65]
在传统的规划问题中，智能Agent被假定它是世界中唯一具有影响力的，所以它要做出什么行为是已经确定的。[66]但是，如果事实并非如此，它必须定期检查世界模型的状态是否和自己的预测相符合。如果不符合，它必须改变它的计划。因此智能代理必须具有在不确定结果的状态下推理的能力。[67]在多Agent中，多个Agent规划以合作和竞争的方式去完成一定的目标，使用演化算法和群体智能可以达成一个整体的突现行为目标。[68]
机器学习
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主条目：机器学习
机器学习的主要目的是为了让机器从用户和输入数据等处获得知识，从而让机器自动地去判断和输出相应的结果。这一方法可以帮助解决更多问题、减少错误，提高解决问题的效率。对于人工智能来说，机器学习从一开始就很重要。
机器学习的方法各种各样，主要分为监督学习和非监督学习两大类。监督学习指事先给定机器一些训练样本并且告诉样本的类别，然后根据这些样本的类别进行训练，提取出这些样本的共同属性或者训练一个分类器，等新来一个样本，则通过训练得到的共同属性或者分类器进行判断该样本的类别。监督学习根据输出结果的离散性和连续性，分为分类和回归两类。非监督学习是不给定训练样本，直接给定一些样本和一些规则，让机器自动根据一些规则进行分类。无论哪种学习方法都会进行误差分析，从而知道所提的方法在理论上是否误差有上限。
自然语言处理
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主条目：自然语言处理
自然语言处理探讨如何处理及运用自然语言，自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。
运动和控制
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主条目：机器人学
机器感知
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主条目：机器感知、计算机视觉和语音识别
机器感知[69]是指能够使用传感器所输入的资料（如照相机、麦克风、声纳以及其他的特殊传感器）然后推断世界的状态。电脑视觉[70]能够分析影像输入。另外还有语音识别[71]、人脸识别和物体识别。[72]
社交
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主条目：情感计算
Kismet，一个具有表情等社交能力的机器人[73]
情感和社交技能对于一个智能agent是很重要的。首先，通过了解他们的动机和情感状态，代理人能够预测别人的行动（这涉及要素 博弈论、决策理论以及能够塑造人的情感和情绪感知能力检测）。此外，为了良好的人机交互，智能代理人也需要表现出情绪来。至少它必须出现礼貌地和人类打交道。至少，它本身应该有正常的情绪。
创造力
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一个人工智能的子领域，代表了理论（从哲学和心理学的角度）和实际（通过特定的实现产生的系统的输出是可以考虑的创意，或系统识别和评估创造力）所定义的创造力。相关领域的研究包括了人工直觉和人工想像。