下面哪些属于人工智能技术的分支

人工智能（artificial intelligence, ai）是一个广泛的领域，它包含了许多不同的技术和分支。以下是一些主要的ai技术分支：

1. 机器学习（machine learning, ml）：这是ai的一个核心分支，它使计算机能够从数据中学习和改进其性能。机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。例如，深度学习是一种特殊的机器学习方法，它使用神经网络来模拟人脑的工作方式，以识别图像、语音和文本等复杂模式。

2. 自然语言处理（natural language processing, nlp）：nlp是研究如何让计算机理解和生成人类语言的学科。这包括了机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统和语音识别等应用。例如，谷歌的alphago就是一个著名的围棋程序，它通过自我对弈学习并掌握了围棋的规则，最终战胜了世界冠军李世石。

3. 计算机视觉（computer vision）：计算机视觉是让计算机“看”和“理解”图像和视频的技术。这包括图像识别、目标检测、人脸识别、图像分割和三维重建等应用。例如，微软的kinect是一款流行的体感游戏控制器，它可以通过摄像头捕捉用户的运动和表情，并将其转化为游戏中的虚拟角色的动作。

4. 机器人学（robotics）：机器人学是研究如何创建和使用机器人的学科。这包括了机器人设计、控制、感知和导航等方面的技术。例如，波士顿动力公司研发的spot robotic arm是一种用于抓取和搬运物品的机械臂，它可以在复杂的环境下进行自主操作。

5. 专家系统（expert systems）：专家系统是一种基于知识的计算机程序，它可以根据领域专家的知识来解决特定领域的复杂问题。例如，ibm的watson是一个认知计算平台，它可以通过自然语言与用户进行交互，并提供天气预报、股票分析和医疗诊断等服务。

6. 遗传算法（genetic algorithms）：遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索优化方法。它通过模拟生物进化过程来寻找问题的最优解。例如，遗传算法被广泛应用于优化问题、机器学习和图像处理等领域。

7. 强化学习（reinforcement learning）：强化学习是一种让计算机通过试错来学习和改进其行为的方法。它通过观察环境的反应来调整自己的行为策略。例如，deepmind的alphago系列围棋程序就是通过强化学习来不断改进其棋艺的。

8. 知识图谱（knowledge graphs）：知识图谱是一种结构化的知识表示形式，它将实体、属性和关系组织成有向图的形式。知识图谱可以用于信息检索、推荐系统和智能问答等应用。例如，百度的百科知识图谱就是一种将网页内容转换为结构化知识的方式。

9. 自然语言理解（natural language understanding, nlu）：nlu是研究如何理解人类语言的学科。这包括了词性标注、句法分析、语义解析和情感分析等应用。例如，腾讯的讯飞星火认知大模型就是一种基于nlu技术的智能助手。

10. 情感计算（emotional computing）：情感计算是研究如何让计算机识别、理解和响应人类情感的学科。这包括了情感分析、情感建模和情感交互等应用。例如，亚马逊的alexa语音助手就是一种基于情感计算技术的智能助手。

这些只是人工智能领域中的一些主要技术分支，实际上还有很多其他子领域和研究方向。随着技术的发展，人工智能将继续不断地拓展新的应用领域和创新方向。