人工智能的核心技术与应用
机器学习
机器学习是人工智能的一个重要分支，它涉及教会计算机从数据中学习，而无需被明确编程。机器学习算法能够自动识别模式并根据这些模式做出预测或决策。例如，推荐系统使用机器学习来分析用户的行为和偏好，并提供个性化的产品建议。此外，图像识别、自然语言处理（NLP）和语音识别都广泛依赖于各种类型的机器学习模型。
深度学习
深度学习是机器学习的一个子集，它专注于构建具有多层相互连接的节点（也称为神经元）的网络。这些网络模仿了人类大脑中的结构，从简单的事物开始，然后逐渐抽象地理解更复杂的事物。在医疗领域，深度学习可以用于检测癌症、诊断疾病甚至进行药物发现。而在自动驾驶汽车中，它帮助车辆理解周围环境并做出反应。
自然语言处理（NLP）
NLP是一门科学，它研究如何让计算机理解、解释和生成人类语言。这包括对文本进行情感分析、语义角色标注以及对话系统等任务。随着深度学派如长短期记忆网络（LSTM）、Transformer等模型的发展，NLP取得了显著进展，如聊天机器人、翻译软件以及搜索引擎优化均依赖于这项技术。
计算视觉
计算视觉是一个旨在使计算机会能像人类一样看到世界的人工智能分支。这涉及到图像分类、目标检测和场景理解等任务。在现实生活中，这种技术已经被广泛应用于自主导航车辆、新型监控摄像头以及增强现实游戏等领域。
知识表示与推理
知识表示关注的是如何存储信息以便供后续使用，而推理则指的是从已知信息中得出新的结论的一种能力。在知识表示方面，有符号逻辑规则表达式、一阶逻辑或者基于框架理论；而推理方法则有直接推演或者间接推演，以及基于概率论或统计学的情报推理。这种技术在问答系统、大数据挖掘甚至法律事务管理中都扮演着关键角色。