在探讨人工智能需要学哪些技术的过程中，我们不可避免地会涉及到机器学习这一核心领域。因为，通过机器学习的人工智能能够从大量数据中学习，并根据这些经验不断改进其性能。而在这个过程中，选择合适的算法至关重要。
首先，我们来谈谈监督式学习（Supervised Learning）中的几个关键算法。这类算法依赖于标记数据，即输入与对应输出之间有明确关系的示例，以此来训练模型，使其能够准确预测新见未知样本的输出。例如，在图像识别任务中，可以使用卷积神经网络（CNN），它以极高效率处理和分析图像特征，为目标检测、分类提供了强大的支持。此外，对抗生成网络（GANs）也被广泛应用于生成逼真的人脸照片或其他复杂场景。
深度学习是监督式学习的一个分支，它利用多层感知器构建复杂的非线性模型，从而实现更为精细化和灵活化的特征提取。在自然语言处理领域，这一技术已经取得了巨大进展，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、Transformer等，都能有效处理序列数据的问题，比如文本分类、语音识别、翻译等任务。
除了监督式学习之外，不少问题却需要无监督或者半监督方法来解决。无监督学习旨在发现数据中的模式，而不依赖于任何标签信息。聚类是一种常用方法，它可以帮助我们将相似的对象组合起来，无论是基于属性还是结构进行群组划分。此外，主成分分析（PCA）也是一个常用的降维工具，它可以去除冗余信息，将高维空间转换为低维空间，从而使得某些类型的问题变得更加可管理。
半监督则介于两者之间，当只有部分数据带有标签时，就可以采用这种策略。自编码器变量自动编码器是一种半监督方法，它通过重建输入向量并优化差异来获取表示，同时还能用于异常检测和降维任务。
最后，但绝不是最不重要的一点，是解释性和透明度。在过去几年里，有越来越多的声音指出过度依赖黑箱模型可能导致社会信任问题，因此推动发展可解释AI成为当前研究热点之一。这意味着开发新的算法或者修改现有的算法，使它们能够提供有关决策背后的原因或证据变得尤为必要。
总结来说，在机器学习领域内，人工智能应该重点提升那些既能解决实际问题，又具备良好解释性的算法能力。这要求我们既要关注最新研究成果，也要考虑如何将这些理论应用到实践当中，同时保持对技术伦理的一致追求。这是一个持续变化和发展的过程，因为随着科学知识的累积，以及对人工智能潜力认识深入，我们对于什么样的技术是必需品，以及如何实现它们都将不断调整我们的方向。
