现在的人工智能技术涵盖了多个领域，以下是一些主要的人工智能技术：
机器学习：这是人工智能的一个子集，通过训练算法使其从数据中学习并做出决策或预测。
深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络，尤其是多层的神经网络。深度学习模型可以从非结构化或半结构化数据中提取并学习复杂的模式。
自然语言处理（NLP）：NLP是人工智能的一个分支，专注于人与机器之间的交互，特别是如何编程机器以理解和生成人类语言。
计算机视觉：这是使机器能够理解和解释视觉信息的科学。计算机视觉技术可以识别图像中的对象、场景和活动。
语音识别和生成：这项技术使机器能够识别和生成人类语音，应用于语音助手、自动翻译和语音控制等场景。
机器人技术：结合了机械工程、电子工程和计算机科学，机器人技术使机器能够执行各种任务，包括制造、清洁、娱乐和服务等。
专家系统：这是一种模拟人类专家决策能力的计算机程序，常用于医学诊断、法律咨询和工程设计等领域。
强化学习：这是一种机器学习方法，其中智能体（agent）通过与环境互动来学习如何达到目标。强化学习在游戏AI、机器人控制等领域有广泛应用。
迁移学习：这是一种机器学习技术，其中模型在一个任务上学习，然后将学到的知识应用于另一个相关任务，从而减少所需的训练数据量并提高学习效率。
元学习：这是机器学习的一个研究方向，旨在开发能够学习如何有效学习的算法和模型。
***人工智能还涉及其他多个领域，如知识表示与推理、智能代理、人机交互、机器人感知与控制等。随着技术的不断发展，人工智能的应用范围也在不断扩大。
