人工智能的四大技术通常包括：
- 模式识别 ：
- 涉及对表征事物或现象的各种形式（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以进行描述、辨认、分类和解释。例如，汽车车牌号的辨识就涉及到图像处理分析等技术。
- 机器学习 ：
- 研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，并不断完善自身的性能。机器学习以深度学习为代表，借鉴人脑的多分层结构、神经元的连接交互信息的逐层分析处理机制，具有自适应、自学习的强大并行信息处理能力。它在图像识别等领域取得了突破性进展。
- 数据挖掘 ：
- 从大量的数据中通过算法搜索挖掘出有用的信息，应用于市场分析、科学探索、疾病预测等。数据挖掘包括统计应用，通过计算机对某一产品或事物的统计，进一步推算出相关信息。
- 智能算法 ：
- 解决某类问题的特定模式算法，例如最短路径问题、工程预算问题等。智能算法在人工智能的多个应用领域中起到关键作用。
此外，有时还会提到以下技术作为人工智能的重要组成部分：
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计算机视觉 ：
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利用模式识别和深度学习，计算机视觉识别图像和视频中的内容，帮助人工智能实时解释周围环境。
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自然语言处理（NLP） ：
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使人工智能系统能够理解、处理和生成人类的口语和书面语言。NLP技术包括文本分析、信息抽取、机器翻译、问答系统等。
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机器人技术 ：
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包括智能机器人整体定义及方案设计、机器人本身软硬件的设计及开发，以及其他配套设备。机器人技术是人工智能落地的重要手段。
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生物识别技术 ：
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利用人体生物特征（如指纹、虹膜、静脉、声音等）进行个人身份鉴定。
这些技术共同推动了人工智能的发展，并在各个行业中发挥着越来越重要的作用。
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