人工智能包括哪些技术：
1、机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，它是指让计算机从数据中自动学习模式并进行预测和决策的能力。机器学习算法包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。
2、深度学习：深度学习是机器学习的一种，它使用人工神经网络模拟人脑神经元之间的连接方式，以实现更高级别的抽象和推理。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。
3、自然语言处理：自然语言处理是让计算机能够理解和处理人类语言的能力。这包括文本分析、文本生成、语言翻译、语音识别等。
4、计算机视觉：计算机视觉是指让计算机能够像人类一样看到和理解图像和视频的能力。这包括目标检测、图像分类、图像分割等。
5、机器人技术：机器人技术是指让计算机能够控制和操作机器人的能力。这包括机器人设计、机器人控制、机器人感知等。
6、语音识别：语音识别是指让计算机能够识别和理解人类语音的能力。这包括语音转文字、语音合成等。
7、知识表示与推理：知识表示与推理是指让计算机能够像人类一样理解和运用知识的能力。这包括知识库建设、知识推理、常识推理等。
8、强化学习：强化学习是指通过让计算机在环境中不断尝试和优化，以实现自我学习和决策的能力。这包括策略优化、价值函数学习等。
9、生成式对抗网络（GANs）：GANs是一种机器学习模型，它由两个神经网络组成，一个负责生成数据，另一个负责判断生成的数据是否真实。GANs在图像生成、风格迁移等领域有很大的应用前景。
10、可解释AI（XAI）：可解释AI是指让AI的决策过程可被人类理解，从而增加其可信度和可接受度。XAI的技术包括可视化、可解释模型等。
以上只是人工智能的一部分技术，实际上人工智能还包括许多其他的技术和分支，例如决策树、贝叶斯网络、支持向量机等等。这些技术和分支都在不同程度上推动了人工智能的发展和应用。