人工智能（AI）是一门 交叉学科 ，涉及多个领域的知识和技术。它主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。

人工智能的交叉学科特性体现在它融合了以下学科的内容：

1. 计算机科学 ：作为人工智能的基础学科，计算机科学提供了实现智能系统所需的技术手段，包括算法、数据结构、计算机硬件等。

2. 数学 ：数学为人工智能提供了理论基础，包括统计学、优化理论、概率论等，这些在机器学习和数据挖掘等领域有广泛应用。

3. 神经生理学 ：研究人类大脑的工作原理，有助于理解智能的本质，并为设计类脑智能系统提供灵感。

4. 心理学 ：研究人类行为和认知过程，用于开发更自然、有效的人机交互界面。

5. 语言学 ：研究语言的结构和用法，对于自然语言处理和理解至关重要。

6. 哲学 ：探讨智能、意识、伦理等深层次问题，为人工智能的发展提供伦理指导和理论支持。

7. 控制论 ：研究系统的控制和调节，用于设计自主智能系统。

8. 信息论 ：研究信息的度量和传输，对于数据处理和通信有重要意义。

9. 认知科学 ：研究人类认知过程，包括感知、记忆、思考等，为人工智能提供模拟人类认知的理论基础。

10. 仿生学 ：研究生物系统的结构和功能，用于设计仿生智能系统。

11. 社会结构学与科学发展观 ：研究社会结构和发展模式，为人工智能在社会中的应用提供指导。

人工智能的这些交叉学科特性使其在多个领域都有广泛的应用，如机器人技术、自然语言处理、计算机视觉、智能推荐系统等。随着技术的不断发展，人工智能的交叉学科特性将会更加明显，推动其在更多领域的创新和应用。