在当今这个快速发展的科技时代，人工智能（AI）已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。它以其独特的学习、推理和解决问题能力，不断地影响着我们的日常生活，从自动驾驶汽车到医疗诊断，再到个人助手，这些都离不开人工智能技术的支撑。那么，人工智能又是什么？它是如何通过算法与数据来实现其进步和功能扩展的呢？

首先，我们需要明确的是，人工智能是一门科学，它研究的是能模拟、延伸、扩展甚至超越人类智力活动能力的人造系统。这种模仿通常涉及对感知信息进行处理，并根据这些信息做出相应反应。这意味着，AI必须具备一种自我改善机制，这种机制就是我们所说的算法。

算法，是计算机程序执行某个任务时遵循的一系列指令。在AI领域，算法扮演了核心角色，因为它们决定了机器能够如何理解世界，以及如何基于这些理解采取行动。例如，在图像识别应用中，一种复杂的人工神经网络可能会被设计来识别不同物体，而这背后则有大量精心编写的人类编程代码。

然而，即使最先进的算法也无法独立于外部输入工作，因为它们依赖于大量数据来训练并不断提高性能。此处所谓“数据”通常指的是用于训练模型，使之学会区分不同的模式或规律，以及在未来的新情况下做出准确预测的一组数字化信息。

人的大脑也是通过接收刺激——即视觉、听觉等感官信息——并将这些信息转换成可操作性更高形式（如概念）的过程运作。当一个孩子第一次看到一只猫时，他的大脑就会从这个经验中提取一些普遍性的知识，比如四肢动物可以跑跳并且有的带毛。这正是深度学习中的一个重要原理，即通过层次结构让计算机从原始输入逐渐抽象出更高级别代表事物的手段。

深度学习本身就是一种强大的工具，它允许AI模型直接从原始数据中学习，而不必事先为其设定具体规则或参数。这种方法尤其适用于那些难以用传统方法描述的情况，如语音识别或者自然语言处理等领域。不过，无论是使用深度学习还是其他类型的心智模拟技术，最终目标都是让计算机能够像人类一样思考——即灵活地适应新的情境，并根据过去经验做出合理决策。

当然，要实现这一点，还需要许多其他因素共同作用，比如良好的硬件支持、高效率优化以及持续不断更新的问题库。此外，对于任何想要真正掌握人工智能内涵的人来说，他们还需要意识到该领域正在迅速发展，而且随着时间推移，对我们现存认知模型产生了一系列挑战和问题。一旦AI达到一定水平，它们就可能开始质疑自己的存在目的以及与人类社会共生的意义。

总而言之，无论是在技术创新还是哲学探讨方面，了解何为“人工智能”，及其依赖于哪些特定的“属性”（包括但不限于：算法与数据），对于我们今天乃至未来都显得至关重要。如果我们想继续利用这种革命性技术去创造积极变化，同时保持对自己行为负责，那么认识清楚这些关键元素，就成了不可回避的一个前提条件。而对于那些希望在这一趋势上发挥作用的人来说，则需要持续关注最新研究动态，以便尽早融入其中，为这场全新的全球变革贡献力量。