人工智能的核心技术主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和强化学习，这些技术共同推动AI在图像识别、语言理解、自主决策等领域的突破性应用。

1. 机器学习
   作为AI的基础，机器学习通过算法让计算机从数据中自动发现规律并做出预测。例如，电商平台利用它分析用户行为推荐商品，金融领域则用于风险评估和欺诈检测。

2. 深度学习
   基于多层神经网络的深度学习擅长处理复杂任务，如医疗影像分析中识别肿瘤，或语音助手理解方言。其核心模型CNN和Transformer分别优化了图像与语言处理能力。

3. 自然语言处理（NLP）
   让机器理解、生成人类语言，支撑智能客服、实时翻译等应用。比如ChatGPT通过上下文关联实现流畅对话，而搜索引擎则依赖NLP精准匹配用户查询意图。

4. 计算机视觉
   通过图像分解和特征提取，计算机视觉使自动驾驶车辆识别路况，安防系统实现人脸比对，甚至辅助农业无人机监测作物生长状态。

5. 强化学习
   模拟“试错学习”机制，适用于动态决策场景。AlphaGo的围棋策略、机器人路径规划，以及游戏AI的实时反应均依赖此技术。

这些技术相互融合，持续拓展AI的边界——从日常智能设备到工业自动化，未来还将深入更多未知领域。