人工智能主要依赖于以下前沿信息技术：
深度学习：基于神经网络的机器学习方法，已在图像识别、语音识别等领域取得突破性进展。
自然语言处理：NLP技术使计算机能够理解和生成人类语言，应用于聊天机器人、翻译等。
计算机视觉：使用计算机处理和理解图像和视频，广泛用于图像识别、人脸识别等。
云计算：提供计算和存储资源，为AI应用提供了弹性和扩展性。
大数据：处理和分析大规模数据集以进行训练和决策，是AI算法的关键驱动力。
物联网：传感器和设备的互联，提供了实时数据流用于监控和控制。
量子计算：正在研究中，有潜力解决一些AI问题，如优化和模拟。
区块链：用于保护AI模型和数据的安全性和隐私性。
这些技术相互交织，推动了AI在各个领域的发展和应用。
AI主要用到了前沿的信息技术有：
1、机器学习；2、知识图谱；3、自然语言处理；4、人机交互；5、计算机视觉；6、生物特征识别；7、VR/AR等。
1、机器学习
机器学习是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。
2、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。
3、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
4、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。
5、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。
6、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。
7、VR/AR
虚拟现实（VR）/增强现实（AR）是以计算机为核心的新型视听技术。
