当前人工智能的主流技术是

当前人工智能的主流技术主要包括以下几种：

1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习和改进。机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。这些算法可以用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。

2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以模拟人脑的神经元结构。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。例如，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像识别中的应用非常广泛。

3. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：自然语言处理是研究如何让计算机理解和处理人类语言的技术。NLP技术包括文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别等。近年来，随着深度学习的发展，NLP领域的研究取得了突破性进展。

4. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是研究如何让计算机“看”和“理解”图像和视频的技术。计算机视觉技术包括图像识别、目标检测、图像分割等。近年来，随着深度学习的发展，计算机视觉领域取得了显著的成果。

5. 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种通过与环境的交互来学习最优策略的方法。强化学习在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。

6. 知识图谱（Knowledge Graph）：知识图谱是一种结构化的知识表示方法，它将现实世界中的各种实体、概念和关系映射为图形结构。知识图谱在问答系统、推荐系统、智能搜索等领域具有重要的应用价值。

7. 联邦学习（Federated Learning）：联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许多个设备在不共享数据的情况下进行协同学习。联邦学习在隐私保护、跨域迁移等方面具有独特的优势。

8. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）：生成对抗网络是一种生成模型，它通过两个相互竞争的神经网络来生成新的数据。GAN在图像生成、语音合成等领域取得了显著的成果。

9. 量子计算（Quantum Computing）：量子计算是一种利用量子力学原理进行计算的技术。虽然目前量子计算还处于起步阶段，但它在解决某些特定问题上具有巨大的潜力。

10. 边缘计算（Edge Computing）：边缘计算是一种将数据处理和分析任务部署在靠近数据源的位置的技术。边缘计算可以减少数据传输的延迟，提高系统的响应速度。

总之，当前人工智能的主流技术涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、知识图谱、联邦学习、生成对抗网络、量子计算和边缘计算等多个领域。这些技术相互交叉、相互促进，共同推动了人工智能的快速发展。