AI（人工智能）技术是一个广泛而复杂的领域，涵盖了多个子领域和技术。以下是一些主要的人工智能技术：
1. 机器学习：这是人工智能的核心技术之一，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能。机器学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种方法。通过这些方法，计算机系统可以自动地从数据中提取特征，并基于这些特征进行预测和决策。
2. 深度学习：深度学习是机器学习的一个子领域，它利用神经网络模型来模拟人脑的工作方式。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。通过深度学习，计算机系统可以从大量数据中自动提取特征，并根据这些特征进行操作。
3. 自然语言处理（NLP）：NLP研究如何使计算机理解和处理人类语言。这包括文本分析、情感分析、机器翻译、智能问答等技术。NLP的目标是实现人与人之间的自然语言通信，使计算机能够理解和生成自然语言文本。
4. 计算机视觉：计算机视觉研究如何使计算机从图像和视频中获取信息。这包括目标检测、图像识别、图像分割、人脸识别等技术。计算机视觉技术运用图像处理操作和机器学习等技术，将图像分析任务分解为便于管理的小块任务，使计算机具有人眼所能观察和识别的能力。
5. 机器人技术：机器人技术是人工智能的一个重要应用领域，它研究如何设计和制造能够执行复杂任务的机器人。这些机器人可以根据环境变化进行自我调整，完成特定的任务。
6. 知识表示与推理：知识表示与推理研究如何表示和推理人类知识，以实现更高级别的智能。这包括知识图谱等技术，它们将不同种类的信息连接在一起，形成一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
7. 生物特征识别技术：这是一种通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。它涉及指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。
8. 语音识别技术：语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。它主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面，是人机交互的基础。
此外，还有一些其他的人工智能技术，如人机交互、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等。这些技术各有特点，并在不同领域得到了广泛应用。例如，机器学习被广泛应用于数据分析、预测模型等领域；深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果；NLP则广泛应用于智能客服、智能助手等领域；机器人技术在自动驾驶、医疗等领域取得了重要突破。
总的来说，AI技术是一个不断发展的领域，新的技术和方法不断涌现，推动了人工智能在各个领域的广泛应用和深入发展。
