AI技术，即人工智能技术（Artificial Intelligence, AI），是一种模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的综合学科。它涵盖了多个子领域和相关技术，包括但不限于以下几点：

1. 机器学习 (Machine Learning)：AI的一个核心分支，专注于开发可以从数据中自动“学习”和改进的算法，而无需明确编程。

2. 深度学习 (Deep Learning)：一种特殊的机器学习方法，利用多层神经网络（深度神经网络）来解决复杂的学习问题，如图像识别、语音识别和自然语言处理。

3. 自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP)：使计算机能够理解和生成人类语言，用于聊天机器人、语音助手、机器翻译等应用。

4. 计算机视觉 (Computer Vision)：使计算机能够解释和理解视觉世界，包括图像和视频的识别、分析和理解。

5. 专家系统 (Expert Systems)：模仿人类专家解决问题的决策过程，通常用于提供专业建议或解决方案。

6. 机器人技术 (Robotics)：设计和构建能够执行物理世界的任务的自主或半自主机器。

7. 推理和规划 (Reasoning and Planning)：使计算机能够基于逻辑规则进行推理，以及制定和执行策略。

8. 知识表示 (Knowledge Representation)：在计算机中表示和组织信息，以便AI系统能够理解和使用这些信息。

9. 模糊逻辑 (Fuzzy Logic)：处理不确定性和模糊性的方法，使AI系统能够在不完全或含糊的信息下做出决策。

10. 进化计算 (Evolutionary Computation)：受到自然进化过程启发的优化和问题求解技术，如遗传算法。

AI技术的目标是使计算机系统能够执行通常需要人类智能的任务，如感知环境、理解语言、学习新知识、解决问题、作出决策和与人类互动。AI的发展正在改变众多行业，从制造业、医疗保健、金融服务到交通和娱乐，其应用范围极其广泛。同时，AI技术的进步也带来了一系列社会、伦理和法律上的挑战，如隐私保护、就业影响和算法偏见等问题。