2020亚马逊研究奖公布：陈怡然、陈丹琦、吴佳俊等获奖，华人占比三分之一

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度，其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划（Classical Planning）、分层任务网络（HTN）和 logistics 规划。

边缘运算（英语：Edge computing），又译为边缘计算，是一种分散式运算的架构，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。在这种架构下，资料的分析与知识的产生，更接近于数据资料的来源，因此更适合处理大数据。

在机器学习领域，表征学习（或特征学习）是一种将原始数据转换成为能够被机器学习有效开发的一种技术的集合。在特征学习算法出现之前，机器学习研究人员需要利用手动特征工程（manual feature learning）等技术从原始数据的领域知识（domain knowledge）建立特征，然后再部署相关的机器学习算法。虽然手动特征工程对于应用机器学习很有效，但它同时也是很困难、很昂贵、很耗时、并依赖于强大专业知识。特征学习弥补了这一点，它使得机器不仅能学习到数据的特征，并能利用这些特征来完成一个具体的任务。

知识库是用于知识管理的一种特殊的数据库，以便于有关领域知识的采集、整理以及提取。知识库中的知识源于领域专家，它是求解问题所需领域知识的集合，包括基本事实、规则和其它有关信息。

计算机视觉（CV）是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

图网络即可以在社交网络或其它基于图形数据上运行的一般深度学习架构，它是一种基于图结构的广义神经网络。图网络一般是将底层图形作为计算图，并通过在整张图上传递、转换和聚合节点特征信息，从而学习神经网络基元以生成单节点嵌入向量。生成的节点嵌入向量可作为任何可微预测层的输入，并用于节点分类或预测节点之间的连接，完整的模型可以通过端到端的方式训练。

自然语言处理（英语：natural language processing，缩写作 NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域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。

语义学，也作“语意学”，是一个涉及到语言学、逻辑学、计算机科学、自然语言处理、认知科学、心理学等诸多领域的一个术语。虽然各个学科之间对语义学的研究有一定的共同性，但是具体的研究方法和内容大相径庭。语义学的研究对象是自然语言的意义，这里的自然语言可以是词汇，句子，篇章等等不同级别的语言单位。

强化学习是一种试错方法，其目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。强化学习在马尔可夫决策过程环境中主要使用的技术是动态规划（Dynamic Programming）。流行的强化学习方法包括自适应动态规划（ADP）、时间差分（TD）学习、状态-动作-回报-状态-动作（SARSA）算法、Q 学习、深度强化学习（DQN）；其应用包括下棋类游戏、机器人控制和工作调度等。

问答系统是未来自然语言处理的明日之星。问答系统外部的行为上来看，其与目前主流资讯检索技术有两点不同：首先是查询方式为完整而口语化的问句，再来则是其回传的为高精准度网页结果或明确的答案字串。以Ask Jeeves为例，使用者不需要思考该使用什么样的问法才能够得到理想的答案，只需要用口语化的方式直接提问如“请问谁是美国总统？”即可。而系统在了解使用者问句后，会非常清楚地回答“奥巴马是美国总统”。面对这种系统，使用者不需要费心去一一检视搜索引擎回传的网页，对于资讯检索的效率与资讯的普及都有很大帮助。从系统内部来看，问答系统使用了大量有别于传统资讯检索系统自然语言处理技术，如自然语言剖析（Natural Language Parsing）、问题分类（Question Classification）、专名辨识（Named Entity Recognition）等等。少数系统甚至会使用复杂的逻辑推理机制，来区隔出需要推理机制才能够区隔出来的答案。在系统所使用的资料上，除了传统资讯检索会使用到的资料外（如字典），问答系统还会使用本体论等语义资料，或者利用网页来增加资料的丰富性。