人工智能的关键技术涵盖多个领域，以下是综合多个权威来源的核心技术分类及具体内容：

一、核心算法与框架

1. 深度学习

   通过模拟人脑神经网络实现自动学习和特征提取，应用于语音识别、图像识别、自然语言处理等。

   • 子领域 ：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。

2. 自然语言处理（NLP）

   使计算机理解、生成和操作自然语言，包括机器翻译、情感分析、文本摘要等。

   • 先进技术 ：BERT、GPT等预训练模型，以及Transformer架构。

3. 计算机视觉

   让计算机“看懂”图像和视频，应用于安防、自动驾驶、医疗诊断等。

   • 技术分支 ：目标检测、语义分割、人脸识别等。

4. 强化学习

   通过试错优化策略实现自主决策，常见于游戏、机器人控制、资源调度等。

二、基础支撑技术

1. AI芯片与使能技术

   • AI芯片 ：提供并行计算能力，满足算力需求（如GPU、TPU）。

   • 芯片使能技术 ：解决异构协同、能效优化等问题。

2. 开发框架与工具

   提供算法开发平台，如TensorFlow、PyTorch，降低开发难度。

三、跨领域融合技术

1. 跨媒体分析推理

   综合处理文本、视频、语音等多模态数据，如视频内容理解、多任务学习。

2. 知识图谱与语义网络

   表示实体关系，辅助信息检索和智能决策。

四、前沿探索方向

1. 量子计算与AI

   量子算法可能提升特定AI任务的效率。

2. 边缘计算与AI

   将AI部署至设备端，减少延迟，提升实时处理能力。

3. 可解释性与伦理安全

   提高AI决策透明度，确保技术符合伦理规范。

总结

人工智能的关键技术以深度学习、NLP、CV为核心，同时依赖芯片优化、开发框架和跨领域融合。未来发展将更加注重可解释性、安全性和泛化能力。