介绍当代人工智能的主流思想观念和技术

当代人工智能的主流思想观念和技术主要包括以下几个方面：

1. 深度学习：深度学习是当前人工智能领域的主流技术之一，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的学习和记忆机制。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，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

2. 强化学习：强化学习是一种通过与环境的交互来优化决策过程的方法。在自动驾驶、机器人控制、游戏AI等领域，强化学习展现出了巨大的潜力。例如，AlphaGo就是通过强化学习战胜了人类围棋冠军的。

3. 自然语言处理：自然语言处理是让计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。在智能助手、机器翻译、情感分析等领域，自然语言处理技术已经取得了很大的进展。

4. 机器学习：机器学习是一种让计算机从数据中学习和改进的技术。在推荐系统、金融风控、医疗诊断等领域，机器学习技术已经得到了广泛的应用。

5. 计算机视觉：计算机视觉是指让计算机能够理解和处理图像和视频的技术。在人脸识别、图像识别、无人驾驶等领域，计算机视觉技术已经取得了很大的进展。

6. 知识图谱：知识图谱是一种存储和组织知识的方式，它通过实体、属性和关系来表示知识。在问答系统、推荐系统、智能搜索等领域，知识图谱技术已经得到了广泛的应用。

7. 云计算和大数据：云计算和大数据为人工智能提供了强大的计算能力和海量的数据资源。在智能推荐、智能客服、智能监控等领域，云计算和大数据技术已经成为了人工智能的重要支撑。

8. 边缘计算：边缘计算是一种将计算任务从云端转移到网络边缘的设备上的技术。在物联网、智能家居等领域，边缘计算技术可以降低延迟，提高响应速度。

9. 量子计算：量子计算是一种利用量子力学原理进行计算的技术。虽然目前还处于发展阶段，但量子计算有望解决传统计算机无法解决的问题，如大整数分解、密码破解等。

10. 生物信息学：生物信息学是一门研究生命信息的科学，它涉及到基因组学、蛋白质组学、代谢组学等多个领域。在药物研发、疾病预测等领域，生物信息学技术已经取得了很大的进展。