人工智能（AI）依赖多项核心计算机技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能芯片与系统等，这些技术共同支撑AI的感知、推理、决策与执行能力。
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机器学习与深度学习：机器学习通过算法让计算机从数据中自主发现规律，而深度学习利用多层神经网络模拟人脑处理复杂任务，如图像识别和语音合成。两者是AI实现自主学习的核心。
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自然语言处理（NLP）：NLP使计算机能理解和生成人类语言，涵盖语音识别、机器翻译和情感分析，推动人机交互的智能化。
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计算机视觉：通过图像和视频分析模拟人类视觉，应用于人脸识别、自动驾驶和工业检测，是AI感知物理环境的关键技术。
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智能芯片与系统：高性能计算芯片（如GPU、TPU和类脑芯片）为AI提供算力基础，而分布式计算架构支持大规模数据处理和模型训练。
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跨媒体分析与群体智能：跨媒体技术整合文本、图像等多模态数据，实现统一推理；群体智能则通过协同学习提升系统整体决策能力。
未来，随着技术融合与硬件升级，AI将在更多领域突破现有边界，但技术伦理与数据安全同样需同步重视。
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