目前主流的人工智能有以下几个：
1. 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，它通过模拟人脑神经元之间的连接来学习数据。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）是深度学习中常用的模型结构。
2. 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种让机器通过与环境的交互来学习和改进自身行为的方法。强化学习的主要目标是最大化某种奖励函数。强化学习在自动驾驶、机器人导航、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。
3. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：自然语言处理是指让计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。NLP在机器翻译、情感分析、文本摘要、语音识别等领域取得了重要进展。例如，BERT、Transformer等深度学习模型在NLP领域取得了突破性成果。
4. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是指让计算机能够理解和处理图像和视频的能力。计算机视觉在人脸识别、物体检测、图像分类等领域具有广泛应用。例如，YOLO、SSD等目标检测算法在计算机视觉领域取得了重要进展。
5. 语音识别（Speech Recognition）：语音识别是指让计算机能够听懂人类的语音并将其转化为文本或命令的过程。语音识别在智能助手、语音助手、自动字幕等领域具有广泛应用。例如，Google Speech-to-Text、Amazon Polly等语音识别技术已经取得了显著的成果。
6. 计算机图形学（Computer Graphics）：计算机图形学是指让计算机生成和处理二维或三维图形的技术。计算机图形学在游戏开发、动画制作、虚拟现实等领域具有广泛应用。例如，OpenGL、Vulkan等图形库为计算机图形学提供了强大的支持。
7. 推荐系统（Recommendation Systems）：推荐系统是指根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐相关商品或内容的技术。推荐系统在电商、音乐、电影等领域具有广泛应用。例如，协同过滤、矩阵分解等推荐算法在推荐系统领域取得了重要进展。
8. 知识图谱（Knowledge Graph）：知识图谱是指将实体、属性和关系组织成结构化数据的形式，以便于存储、查询和推理。知识图谱在搜索引擎、问答系统、语义搜索等领域具有广泛应用。例如，Neo4j、Apache Jena等知识图谱工具为知识图谱领域提供了强大的支持。
9. 量子计算（Quantum Computing）：量子计算是一种利用量子力学原理进行信息处理的新型计算方式。量子计算在密码破解、优化问题等领域具有潜在的应用前景。例如，IBM的Qiskit、谷歌的Cirq等量子计算平台为量子计算领域的发展提供了有力支持。
10. 边缘计算（Edge Computing）：边缘计算是指在网络边缘设备上进行数据处理和分析的技术。边缘计算在物联网、自动驾驶等领域具有重要的应用价值。例如，NVIDIA的 Jetson系列、Intel Movidius等边缘计算平台为边缘计算领域的发展提供了有力的支持。
