1. 深度学习和神经网络：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，在图像识别、语音识别、自然措辞处理等领域取得了显著成果。在未来，我们可以预见，深度学习将连续在自动驾驶、医学诊断等更多领域发挥浸染。
2. 强化学习:强化学习是打算机通过试错学习的一种办法，在游戏、机器人掌握等领域取得了打破。未来，强化学习有望在自动化生产线、智能交通系统等更多实际运用处景中发挥浸染。
3. 对抗网络的天生（GANs）：GANS是一种神经网络构造，可以天生逼真的图像，在艺术创作、数据增强等领域展示了其潜力。未来，GANS可能会在虚拟现实、电影殊效等领域发挥更大的浸染。
4. 自然措辞处理（NLP）：NLP是人工智能的一个主要分支，涉及打算机理解和天生人类措辞的能力。近年来，BERT和GPT-3等预演习模型取得了显著成绩。未来，我们可以期待NLP技能在机器翻译、智能助手等领域取得更大的打破。
5. 边缘打算和物联网（IoT）：随着物联网设备的遍及，边缘打算已成为一个热门话题。人工智能技能可以帮助物联网设备实现更有效的数据处理和剖析，从而提高整体性能。在未来，我们可以预见，人工智能和物联网的结合将带来更智能的运用，如智能家居、智能城市等。
6. 人工智能伦理和法律法规：随着人工智能技能的广泛运用，伦理和法律法规越来越受到关注。未来，我们可以预见，更多的国家和地区将制订干系法律法规，以确保人工智能技能的合理和安全利用。
7. 跨模态学习：跨模态学习是指许可打算机同时处理图像、文本和音频等多种类型的数据。该技能估量将在智能助手、虚拟现实等多模态运用中发挥主要浸染。
简而言之，人工智能领域的最新进展和趋势表明，人工智能技能将连续在各个领域发挥主要浸染，为我们带来更智能、更方便的生活。然而，我们还须要关注人工智能技能的伦理和法规，以确保其合理和安全的发展。#人工智能的定义# #人工智能技能栈# #认知人工智能#