申し訳ありませんが、私の情報は2021年9月で止まっているため、2023年8月時点での最新のトップ10人工知能テクノロジーについては提供できません。ただし、2021年までの時点で人工知能技術において重要なテクノロジーがいくつかあります。以下にいくつか例を挙げます：
- 深層学習（Deep Learning）：ニューラルネットワークを用いた学習手法で、画像認識、音声認識、自然言語処理などの分野で優れた成果を上げています。
- 自然言語処理（NLP）：人間の言語をコンピュータが理解し、処理する技術。機械翻訳、テキスト解析、感情分析などに利用されます。
- 強化学習（Reinforcement Learning）：環境と相互作用しながら学習するアルゴリズムで、ゲームAIやロボティクスに応用されています。
- 汎用人工知能（AGI：Artificial General Intelligence）：あらゆる一般的な知的タスクを遂行できる人間の知能に相当するAI技術を指します。
- GAN（Generative Adversarial Network）：偽のデータを生成する生成モデルとそれを識別する識別モデルを競い合わせることで高品質な画像、音声、ビデオを生成する技術。
- 自己教師あり学習（Self-Supervised Learning）：ラベルのないデータを自己生成したラベルを使って学習する手法で、教師あり学習に比べてデータの収集コストが低くなります。
- ロボティクスとAIの統合：AI技術の進化により、ロボティクス分野で自律的かつ知的なロボットが開発されています。
- 量子機械学習：量子コンピュータを用いた機械学習手法で、従来のコンピュータよりも高速で複雑な問題を解決する可能性があります。
- 転移学習（Transfer Learning）：あるタスクで学習した知識を他の関連タスクに転用する手法で、データの少ないタスクにおいて効果的です。
- フェデレーテッドラーニング（Federated Learning）：データを一元的に集約せず、分散したデバイス上で学習を行う手法で、プライバシー保護に役立ちます。
これらはあくまで一例であり、2023年時点で新しい技術が登場する可能性があります。