新一代人工智能的核心主要包括以下五个关键技术：

1. 深度学习与神经网络

   通过多层神经网络自动提取数据特征，实现图像识别、自然语言处理等复杂任务。卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM）是核心架构。

2. 自然语言处理（NLP）

   使计算机理解、生成和处理自然语言，包括机器翻译、文本摘要、情感分析等。预训练模型如BERT、GPT及Transformer架构是关键进展。

3. 计算机视觉

   让机器像人类一样感知视觉信息，涵盖图像识别、目标检测、场景理解等。深度学习与计算机视觉结合，推动了人脸识别、医疗成像等技术突破。

4. 强化学习

   通过试错与环境交互优化策略，实现自主决策和智能控制，应用于游戏、自动驾驶、机器人操作等领域。

5. 生成对抗网络（GANs）

   用于生成逼真图像、音频和文本，推动创造性内容生产及数据增强技术发展。

总结 ：深度学习与神经网络是基础驱动力，计算机视觉、NLP、强化学习及GANs分别从感知、语言、决策和内容生成等方面构成核心体系。