本研究方向汇集人工智能 的基础性、基本性或通用性研究。子方向包括：计算智能，研究人工智能算法（人工神经网络、模糊逻辑、机器学习、深度学习、混合系统、量子机器学习等）；人工智能的可解释性与伦理，研究人工智能模型中的可解释性、可理解性和伦理问题（可解释人工智能、人工智能伦理、人机交互、计算认知、政策制定、规范和建议等）；分布式与智能计算基础设施，研究分布式智能系统与智能环境，以处理来自物联网（IoT）和工业物联网（IIoT）环境中的设备所生成的大数据（云计算、智能分布式系统、联邦学习、大数据等）；以及生成式人工智能，通过学习已有数据中的模式生成全新内容（包括文本和图像，如大型语言模型、基于语言模型的机器翻译、内容生成系统、用于机器学习的合成数据生成等）。
该研究方向包括以下子方向：
本研究方向涵盖应用性研究，通常为跨学科性质，贴近应用科学的常规方法。子方向包括：西班牙语中的人工智能（面向西班牙语自然语言处理的AI应用，如西班牙语大型语言模型、多语言模型、语言模型中的语言变异、AI在词典学中的应用、AI与语言教学等）；数字人文学科中的人工智能（人文学科分析中的AI、文本、音乐和图像风格学、博物馆学中的AI、历史文本分析等）；健康科学中的人工智能（AI辅助诊断、个性化医疗、基因组数据分析、人口健康管理、远程医疗与虚拟助手、电子健康数据整合、健康预测分析、神经科学、生物技术、伦理问题等）；人工智能与法律问题（人工智能监管、法律责任、司法程序中的应用、立法分析、知识产权法与AI等）；人工智能与教育技术（自适应学习、课堂互动分析、教育中的增强/虚拟现实、数据驱动的教育管理、AI在语言教学和通用设计等方面的应用）；人工智能与社会文化问题，包括心理学、社会学、人类学等领域对于社会挑战的回应（AI与人口变化、社交网络分析、行为经济学、政治与治理中的AI、社会变革、城市研究、包容性与多样性、视听传播等）。
该研究方向包括以下领域：