人工智能技术经过六十多年的发展，目前主要的研究内容集中在六大领域，分别是机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人学。
随着大数据的发展，目前机器学习、计算机视觉和自然语言处理相关技术得到了广泛的关注，一些基于机器学习技术的智能体（人工智能产品）已经陆续被部署到生产环境中。（推荐学习：PHP视频教程）
虽然目前市场对于人工智能的呼声比较高，诸多大型互联网企业陆续开始布局人工智能领域，但是目前人工智能领域依然处在行业发展的初期，目前的人工智能产品依然处在“弱人工智能阶段”，智能体对于运行场景依然有较多的要求。
人工智能技术的发展和应用需要一系列技术的支撑，这些技术包括物联网技术、云计算技术、边缘计算技术、大数据技术等。
机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，其中算法设计是机器学习的核心，而数据收集是机器学习的基础。所以，在大数据的支撑下，机器学习在大数据时代得到了一定程度的发展。简单的说，数据量越大机器学习的效果就会越好。
计算机视觉是使计算机看到的科学。机器视觉使用相机，模数转换和数字信号处理来捕获和分析视觉信息。它通常与人类视力进行比较，但机器视觉不受生物学的约束，并且可以编程以透视墙壁。它用于从签名识别到医学图像分析的各种应用中。专注于基于机器的图像处理的计算机视觉通常与机器视觉相混淆。
自然语言处理（NLP）是通过计算机程序处理人类而非计算机语言。其中一个较早且最着名的 NLP 示例是垃圾邮件检测，它会查看主题行和电子邮件的文本，并确定它是否是垃圾邮件。目前的 NLP 方法基于机器学习。NLP 任务包括文本翻译，情感分析和语音识别。
知识表示是机器学习的一个分支，专注于识别数据中的模式。
机器人技术是一个专注于机器人设计和制造的工程领域。机器人通常用于执行人类难以执行或执行一致的任务。它们用于汽车生产的装配线或由 NASA 用于在太空中移动大型物体。最近，研究人员正在使用机器学习来构建可以在社交环境中进行交互的机器人。
目前我国正在持续推进产业结构升级，而网络化、智能化是产业结构升级的重要内容，所以人工智能技术未来的发展空间还是非常值得期待的。产业结构升级的背后必然是人才结构的升级，所以对于职场人来说，掌握一定的人工智能技术会在一定程度上提升自身的职场竞争力。
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