人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何创建能够模拟、延伸和扩展人类智能的计算机系统的学科。它涵盖了多个技术领域，旨在使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如学习、推理、解决问题、感知、语言理解和创造力。
AI 的主要分支包括：
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机器学习（Machine Learning，简称ML） ：这是 AI 的一个子集，侧重于开发算法，使计算机能够从数据中学习和做出预测或决策，而无需进行明确的编程指导。
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神经网络（Neural Networks） ：这是机器学习的一个核心技术，模仿人脑的神经元结构，用于识别复杂的模式和关系。神经网络构成了深度学习的基础。
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深度学习（Deep Learning，简称DL） ：这是机器学习的一个子集，使用多层（深层）神经网络来学习数据的复杂模式。深度学习在图像和语音识别、自然语言处理等领域表现出色。
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生成式 AI（Generative AI） ：这是 AI 的一个分支，专注于生成新的数据样本，如图像、音频或文本。这种技术基于学习现有数据的分布来创造新的实例。
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感知（Perception） ：指智能体通过传感器获取环境信息的能力。在自动驾驶、机器人等领域，感知能力是实现自主决策的基础。
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预测（Prediction） ：基于已有数据和模型推测未来事件或趋势的过程。在金融市场、天气预报等领域，预测能力帮助做出更好的决策。
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处理（Processing） ：指对输入数据进行分析和转换的过程。在数据科学和机器学习中，数据处理是模型训练的关键步骤。
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模式识别（Pattern Recognition） ：识别和分类数据中模式的能力。利用机器学习算法分析数据特征以识别模式。
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自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP） ：使计算机能够理解和生成人类语言，实现流畅的写作和对话。
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计算机视觉（Computer Vision） ：使计算机“看懂”图像和视频内容，即对图像和视频进行分类、分割和识别等处理。
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生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs） ：由生成器和判别器组成，通过对抗性训练生成高质量内容。
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强化学习（Reinforcement Learning） ：让 AI 和 AIGC 在尝试和反馈中变得更加智能，如同勇敢的探险家寻找最优解。
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知识图谱（Knowledge Graph） ：为 AI 和 AIGC 提供丰富的知识储备，像巨大的知识库助力生成更有深度和准确性的内容。
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大规模预训练模型（Large-scale Pre-trained Models） ：经过大规模数据预训练，能快速适应各种任务。
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多模态融合（Multimodal Fusion） ：将不同类型的信息融合在一起，让 AI 和 AIGC 创造出更加丰富多样的内容。
这些概念和技术共同构成了人工智能的丰富内涵，使其在多个领域展现出强大的应用潜力。