人工智能是一个涉及多个学科领域的综合性学科，其前沿方向也非常广泛。以下是几个当前人工智能的前沿方向：

强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种基于试错的机器学习方法，通过智能体与环境的交互，使得智能体在尽可能多的获取奖励的同时学会达成某个目标。强化学习目前已经被应用于游戏、机器人等领域。

深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过深度的神经网络层次结构实现高层次的特征提取和抽象。深度学习已经被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）：生成对抗网络是一种生成模型，通过让两个神经网络相互博弈来学习数据的分布情况，从而生成能够伪造逼真数据的神经网络模型。生成对抗网络已经被应用于图像生成、图像修复、图像风格转换等领域。

自然语言处理（Natural Language Processing）：自然语言处理是一种让计算机能够处理人类自然语言的技术，包括文本分析、语音识别、文本生成、机器翻译等领域。自然语言处理目前已经被应用于搜索引擎、智能客服、语音助手等领域。

自主学习（Unsupervised Learning）：自主学习是一种不需要标注数据的机器学习方法，它可以自动发现数据之间的相似性，从而实现数据的分类、聚类等任务。自主学习已经被应用于无监督的特征学习、数据降维、异常检测等领域。