人工智能的几个关键技术包括：
1. 机器学习：通过训练模型从数据中学习和提取规律，使机器能够自动做出预测和决策。
2. 深度学习：一种机器学习的分支，使用由大量神经元构成的深层神经网络，能够处理大规模和复杂的数据，并从中获取高度抽象的特征。
3. 自然语言处理：使计算机能够理解和处理人类语言，包括语音识别、机器翻译、情感分析等。
4. 计算机视觉：使计算机能够理解和解释图像和视频内容，包括图像分类、目标检测、人脸识别等。
5. 强化学习：通过与环境交互学习，以最大化累积奖励为目标，实现智能体自主决策和行动。
6. 知识图谱：将结构化的知识和语义信息进行组织和存储，以帮助机器理解和推理。
7. 数据挖掘：从大规模数据中发现隐藏的模式和规律，并进行分析和预测。
8. 自主感知：通过传感器和感知技术获取环境信息，包括视觉、听觉、触觉等。
这些关键技术相互结合和交叉，推动了人工智能的发展和应用。
