開發(fā)一款人工智能需要熟悉自然語言處理（NLP）、機器學習、深度學習、數(shù)據挖掘以及文本生成等各種相關的技術。

具體來說，自然語言處理是一種提取出語言中的有效信息并對其進行分析的技術，主要使用自然語言文本作為原始數(shù)據。機器學習是一種通過對歷史數(shù)據進行學習來識別出規(guī)律并執(zhí)行任務的技術。深度學習則通過使用深度神經網絡來實現(xiàn)前述的識別過程，它可以使用大量的數(shù)據來構建更加復雜的網絡，以解決較難的計算問題。而數(shù)據挖掘則是一種從大量數(shù)據中發(fā)現(xiàn)有價值的信息的技術，使用它可以獲得有關現(xiàn)實世界中特定方面的有價值信息。文本生成則是一種使用深度學習技術從現(xiàn)有文本中生成新的文本的技術，它通常用于消息聊天機器人等場景。

開發(fā)人工智能還需要熟悉Python編程語言，Python可以用于編寫具有較多功能的程序，可以用它來構建人工智能的核心結構。還需要熟悉TensorFlow和Keras，這兩個深度學習框架可以幫助開發(fā)者構建更復雜的神經網絡，以用于深度學習應用。還需要熟悉Chatbot開發(fā)技術，這是一種專門用于聊天機器人開發(fā)的技術，如對話系統(tǒng)設計，知識圖譜構建，以及對話任務管理等。