人工智能（AI）利用了多种技术，包括：
深度学习
深度学习是一种模拟人类神经系统的计算方式，通过深度神经网络模型来学习、识别和分类数据。它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有广泛应用。
自然语言处理（NLP）
NLP使计算机能够理解和处理自然语言。它包括文本分析、语音识别、机器翻译等技术，广泛应用于智能客服、智能搜索和智能翻译等领域。
机器视觉
机器视觉是计算机通过数字图像或视频获取信息，并进行解析和理解的技术。它在自动驾驶、机器人技术、安全监控等领域有广泛应用。
机器学习
机器学习是一种让计算机从数据中自动学习的方法，通过算法让计算机在不断的实践过程中不断得到改进。它包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法，应用范围广泛，如人脸识别、语音识别、自然语言处理、智能推荐系统等。
大数据和云计算
大数据和云计算为人工智能提供了大量的数据处理能力和存储能力，支持AI模型的训练和部署。
遗传算法和人工神经网络
遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，而人工神经网络模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。这两种方法都属于模拟法，用于实现人工智能。
语音识别
语音识别技术将人类语音转录和转换成对计算机应用软件有用的格式，应用于语音助手、语音搜索和虚拟助理等领域。
计算机视觉
计算机视觉让计算机从数字图像或视频中获取信息，并进行解析和理解，应用于图像识别、人脸识别、场景理解等领域。
强化学习
强化学习是一种通过学习与环境进行交互来提高机器学习能力的方法，常用于机器人控制、游戏中的自我训练和动态系统优化。
这些技术共同推动了人工智能的发展，使其在各个领域发挥着越来越重要的作用。建议根据具体应用场景选择合适的技术进行研究和应用。