人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的核心方法是机器学习（Machine Learning, ML）。机器学习是人工智能的核心技术之一，它使计算机能够从数据中学习和改进，而无需进行明确的编程。机器学习方法包括监督学习、无监督学习、强化学习和深度学习等。
1. 监督学习：在监督学习中，机器通过输入和输出之间的关联来学习。例如，如果一个模型被训练来识别猫，那么它首先会接收大量的带有标签的训练数据，这些数据包含猫的图片和它们对应的类别标签（如“猫”）。然后，模型会尝试预测新数据是否为猫，并据此调整其内部参数以更好地分类。
2. 无监督学习：与监督学习不同，无监督学习不依赖于外部标签。它的目标是发现数据中的模式或结构。例如，聚类算法可以将相似的数据点分组在一起，即使没有给出它们的确切类别。
3. 强化学习：强化学习是一种让机器通过与环境的交互来学习的方法。它通常涉及一个智能代理和一个环境。智能代理在环境中移动，并根据其行动的后果（奖励或惩罚）来更新其策略。这种方法在游戏和机器人领域特别有用。
4. 深度学习：深度学习是一种特殊的机器学习方法，它使用多层神经网络来模拟人脑的工作方式。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
总之，机器学习是人工智能的核心方法，它使得计算机能够从数据中学习和改进，无需进行明确的编程。随着技术的发展，机器学习的方法也在不断地进步和完善，为我们带来了许多令人惊叹的应用和成果。
