人工智能（AI）是一门高度综合性的学科，其研究涉及多个学科的知识和方法。以下是一些主要涉及的学科：
计算机科学
算法设计
数据结构
软件工程
计算机图形学
物联网工程
信息安全
机器学习
智能科学与技术
空间信息与数字技术
电子与计算机工程
通信工程
信息工程
水声工程
电子信息工程
编程语言
微电子科学与工程
光电信息科学与工程
自然语言处理
电磁场与无线技术
电子信息科学与技术
电波传播与天线
集成电路设计与集成系统
自动化
轨道交通信号与控制
数学
线性代数
概率论与数理统计
数理基础科学
数据科学与大数据技术
不定性论
统计学
概率论
统计分析
数据挖掘
机器学习中的统计方法
认知科学
人类智能研究
学习机制
感知与决策
注意力机制
神经科学
大脑功能与结构
神经信号处理
认知神经科学
计算神经科学
控制论
系统稳定性分析
反馈控制原理
智能系统设计与应用
语言学
自然语言处理
语义理解
机器翻译
文本分析与生成
心理学
认知心理学
社会心理学
行为心理学
情感与决策
经济学
决策理论
博弈论
行为经济学
智能经济系统
物理学
量子计算
量子信息理论
量子力学
物质与能量
信息论
数据压缩
信息编码
信息传输
信息安全
生物学
生物信息处理
神经网络与深度学习
仿生学
基因编辑与合成生物学
哲学
智能的本质
意识与自我
人工智能的伦理与法律问题
人工智能与人类未来
这些学科相互交叉、融合，共同推动着人工智能的发展。不同学科的研究方法和理论为人工智能提供了丰富的理论基础和技术支持，使其在多个领域能够实现突破和创新。