近年来，人工智能技术取得了飞跃性发展，其中算法在推动人工智能发展进程中起着关键作用。所谓算法，就是按照一定的程序，在一定的参数情况下，自动解决问题的算法。那么，人工智能算法有哪些呢？
首先，机器学习算法。机器学习是人工智能的一个重要分支，它的特点就是可以自动的从数据中找出规律，并根据规律完成某种任务。其中，最常用的算法有支持向量机、逻辑回归和决策树等。
其次，深度学习算法。深度学习是一种复杂而强大的机器学习技术，基于人工神经网络理论。相对于传统机器学习，深度学习算法更能够探索潜在的数据关系，其中的常用算法有卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
再次，强化学习算法。强化学习是一种人工智能学习算法，类似于动物时常从环境中学习和自我完善。它可以通过不断试错和学习完善自身，而不是像经典机器学习算法那样需要有人去给出标签样本。其中最常用的算法有蒙特卡洛学习、Q学习和SARSA等。
最后，聚类分析算法。聚类分析算法是一种常用的无监督学习算法，用于根据数据的内在联系将整体数据分成若干个组。其中最常用的聚类算法有K-means聚类算法、层次聚类算法和基于密度的聚类算法等。
总而言之，目前人工智能算法有机器学习算法、深度学习算法、强化学习算法和聚类分析算法等，它们的产出极大的促进了人工智能技术的发展。
