人工智能技术概览：包括哪些关键分支？

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，它试图理解、设计和实现具有智能的系统。人工智能的目标是使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的复杂任务，如学习、理解语言、识别图像、解决问题等。

人工智能的应用领域非常广泛，包括：

1. 机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它研究如何让计算机从数据中学习和改进。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等几种类型。

2. 深度学习：深度学习是机器学习的一个子领域，它使用深度神经网络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。

3. 自然语言处理（NLP）：自然语言处理是研究如何使计算机理解和生成人类语言的技术。NLP可以分为文本分析、机器翻译、情感分析等几个子领域。

4. 计算机视觉：计算机视觉是研究如何使计算机“看”和“理解”图像和视频的技术。计算机视觉可以分为图像识别、目标检测、图像分割等几个子领域。

5. 机器人学：机器人学是研究如何使机器人能够感知环境、做出决策并执行动作的技术。机器人学可以分为路径规划、导航、避障等几个子领域。

6. 专家系统：专家系统是一种基于知识库和推理引擎的人工智能应用。专家系统可以模拟人类专家的知识和经验，用于解决特定领域的问题。

7. 强化学习：强化学习是一种通过试错来优化决策过程的学习方法。强化学习在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域有广泛的应用。

8. 预测建模：预测建模是一种利用历史数据来预测未来事件的方法。预测建模在金融、气象、医疗等领域有广泛的应用。

9. 语音识别与合成：语音识别是将人类的语音转换为计算机可读的文本，而语音合成则是将计算机生成的文本转换为人类的语音。这两个技术在智能家居、智能助手等领域有广泛的应用。

10. 推荐系统：推荐系统是一种根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐相关商品或服务的技术。推荐系统在电商、新闻、音乐等领域有广泛的应用。

总之，人工智能是一个多学科交叉的领域，涉及计算机科学、数学、心理学、语言学等多个学科。随着技术的发展，人工智能将在更多领域发挥重要作用。