人工智慧技術經過六十多年的發展，目前主要的研究內容集中在六大領域，分別是機器學習、電腦視覺、自然語言處理、知識表示、自動推理和機器人學。
隨著大數據的發展，目前機器學習、電腦視覺和自然語言處理相關技術得到了廣泛的關注，一些基於機器學習技術的智慧體（人工智慧產品）已經陸續部署到生產環境。 （推薦學習：PHP影片教學）
雖然目前市場對於人工智慧的呼聲比較高，諸多大型網路企業陸續開始佈局人工智慧領域，但是目前人工智慧領域依然處在在產業發展的初期，目前的人工智慧產品依然處於“弱人工智慧階段”，智能體對於運行場景依然有較多的要求。
人工智慧技術的發展和應用需要一系列技術的支撐，這些技術包括物聯網技術、雲端運算技術、邊緣運算技術、大數據技術等。
機器學習的步驟包括資料收集、資料整理、演算法設計、演算法實作、演算法訓練、演算法驗證和演算法應用，其中演算法設計是機器學習的核心，而資料收集是機器學習的基礎。所以，在大數據的支撐下，機器學習在大數據時代得到了一定程度的發展。簡單的說，數據量越大機器學習的效果就越好。
電腦視覺是讓電腦看見的科學。 機器視覺使用相機，類比數位轉換和數位訊號處理來捕捉和分析視覺資訊。它通常與人類視力進行比較，但機器視覺不受生物學的約束，並且可以編程以透視牆壁。它用於從簽名識別到醫學影像分析的各種應用。專注於基於機器的影像處理的電腦視覺通常與機器視覺混淆。
自然語言處理（NLP）是透過電腦程式處理人類而非電腦語言。其中一個較早且最著名的 NLP 示例是垃圾郵件檢測，它會查看主題行和電子郵件的文本，並確定它是否是垃圾郵件。目前的 NLP 方法是基於機器學習。 NLP 任務包括文字翻譯，情緒分析和語音辨識。
知識表示是機器學習的一個分支，專注於辨識資料中的模式。
機器人技術是一個專注於機器人設計和製造的工程領域。機器人通常用於執行人類難以執行或執行一致的任務。它們用於汽車生產的裝配線或由 NASA 用於在太空中移動大型物體。最近，研究人員正在使用機器學習來建造可以在社交環境中互動的機器人。
目前我國持續推動產業結構升級，而網路化、智慧化是產業結構升級的重要內容，所以人工智慧技術未來的發展空間還是非常值得期待的。產業結構升級的背後必然是人才結構的升級，所以對於職場人來說，掌握一定的人工智慧技術會在某種程度上提升自身的職場競爭力。
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