在探讨人工智能需要学习的技术时，我们首先要明确“自主学习”这一概念。自主学习是指机器能够独立获取、处理和利用信息，以实现更高层次的理解和决策能力。这要求人工智能系统具备强大的数据处理能力、快速适应环境变化的灵活性以及深入理解问题本质的潜力。

为了实现这些目标，人工智能需要掌握一系列关键技术。首先，它们必须拥有强大的计算能力，这意味着需要依赖高性能计算硬件，如GPU（图形处理单元）和TPU（谷歌专用的可编程逻辑芯片）。这类硬件能够加速复杂算法运行，从而使得机器可以更快地进行大量数据分析。

此外，机器学习算法也是提升自主学习能力的重要组成部分。其中，最常见的是监督式机器学习，它通过使用标记数据来训练模型，使之能从新输入中预测输出。此外，还有无监督式和半监督式机器学习，它们允许AI系统在没有明确标签的情况下也能发现模式并做出预测。

自然语言处理（NLP）是另一个至关重要的领域。在这个领域内，AI系统被教导如何理解人类语言，并基于该理解进行响应或生成文本。这对于增强交流功能至关重要，因为它使得AI能够与用户直接交互，而不仅仅是简单地执行命令。

深度神经网络（DNNs）同样是一个关键技术。DNNs由多个相互连接但彼此分离的地层组成，每一层负责识别不同级别的事物特征。当DNNs用于图像识别时，它们可以捕捉到复杂场景中的细节，从而实现更加准确的人脸识别、车辆检测等任务。

除了上述技术之外，实体感知也是必不可少的一环。实体感知涉及到对语境中的对象、人物等进行识别，并将它们作为话题进行跟踪。这对于构建更为丰富的情境理解有着极大帮助，让AI不再只是简单回答问题，而是能够提供更加全面且相关性的信息回馈。

最后，但同样非常关键的是知识表示与推理。在这个过程中，AI系统被赋予了一个关于世界知识库的大型数据库，可以利用各种形式如规则或事实来查询答案。而当遇到无法直接查找答案的问题时，该系统还需学会使用推理方法，比如归纳推理或演绎推理，以解决未曾见过的问题。

总结来说，要让人工智能达到真正意义上的自主学习水平，我们必须不断投资于那些支持其自动化思维发展所需的一切基础设施和工具，无论是在软件还是硬件方面。此举不仅将带动整个行业向前迈进，而且会改变我们生活中许多事情——比如自动驾驶汽车、个性化推荐服务以及甚至未来可能出现的人际关系管理助手。但最终，这一切都取决于我们是否愿意继续追求创新，并把资源投入到那些促进这种革新的科学研究中去。