人工智能系统的四个要素包括数据、算法、计算能力以及特定领域的专业知识。

1. 数据： 数据是人工智能系统的基石。它包括用于训练和测试人工智能模型的大量信息。这些数据可以是文本、图像、音频或视频等形式。数据的质量和多样性对人工智能系统的性能至关重要。

2. 算法： 算法是人工智能系统的核心。它们是用于从数据中学习和提取知识的数学模型。常见的人工智能算法包括机器学习算法（如神经网络、决策树和支持向量机）和深度学习算法（如卷积神经网络和循环神经网络）。这些算法使人工智能系统能够从数据中学习模式和规律，并做出预测或决策。

3. 计算能力： 计算能力是人工智能系统运行的基础。由于人工智能算法通常需要处理大量的数据和复杂的计算，因此需要强大的计算资源来支持。这包括高性能的处理器、图形处理单元（GPU）和专门的人工智能加速器（如TPU）。这些计算资源使人工智能系统能够快速地训练和推理，并提供实时的响应。

4. 特定领域的专业知识： 特定领域的专业知识是人工智能系统在特定任务上取得成功的关键。这包括对特定领域的理解、经验和知识。例如，在医疗领域，人工智能系统需要了解医学知识、疾病诊断和治疗方法；在金融领域，人工智能系统需要了解市场趋势、投资策略和风险管理。这些专业知识使人工智能系统能够更好地理解数据、提取有用的信息，并提供准确的预测或决策。

总结：人工智能系统的四个要素相互关联、相互影响。数据为人工智能系统提供了学习和改进的基础；算法使人工智能系统能够从数据中学习和提取知识；计算能力为人工智能系统提供了运行和推理的能力；特定领域的专业知识使人工智能系统能够在特定任务上取得成功。这些要素共同作用，推动了人工智能技术的发展和应用。