人工智能（AI）的底层架构是一个复杂而多层次的系统，它涉及到算法、计算能力、数据、硬件和软件等多个方面。以下是对人工智能核心技术概览的简要介绍：
1. 神经网络：神经网络是人工智能的核心之一，它模仿了人脑的工作方式，通过大量神经元之间的连接来处理数据。深度学习就是基于神经网络的一种技术，它在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。
2. 机器学习：机器学习是一种让计算机从数据中学习并改进性能的技术。它可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。监督学习需要标签数据来训练模型，而无监督学习则不需要。强化学习则需要与环境进行交互，通过奖励和惩罚来优化行为。
3. 自然语言处理（NLP）：自然语言处理是研究如何让计算机理解和生成人类语言的技术。它包括文本分析、机器翻译、情感分析等任务。近年来，随着深度学习的发展，NLP在机器翻译、语音识别等方面取得了很大的进展。
4. 计算机视觉：计算机视觉是让计算机“看”和“理解”图像和视频的技术。它包括图像识别、目标检测、图像分割等任务。近年来，随着深度学习的发展，计算机视觉在自动驾驶、医疗影像等领域展现出巨大的潜力。
5. 知识图谱：知识图谱是一种存储和推理知识的数据库。它通过结构化的方式组织和存储大量的信息，使得计算机可以理解和推理这些知识。知识图谱在搜索引擎、推荐系统、智能问答等领域有着广泛的应用。
6. 云计算和大数据：云计算和大数据为人工智能提供了强大的计算能力和海量的数据支持。云计算使得分布式计算成为可能，大数据则提供了海量的数据来源。
7. 硬件加速器：为了提高计算效率，人工智能领域开发了一系列硬件加速器，如GPU、TPU等。它们通过并行计算和专用硬件加速，使得人工智能算法能够更快地运行和处理大规模数据。
8. 编程语言和框架：为了方便开发者使用人工智能技术，出现了许多编程语言和框架，如Python、TensorFlow、PyTorch等。它们提供了丰富的API和工具，使得开发者可以快速实现复杂的AI应用。
9. 安全和伦理问题：随着人工智能技术的广泛应用，安全问题和伦理问题也日益突出。例如，隐私保护、数据安全、算法偏见等问题都需要得到重视和解决。
总之，人工智能的底层架构涉及多个技术领域，包括神经网络、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱、云计算和大数据、硬件加速器、编程语言和框架以及安全和伦理问题。这些技术相互交织，共同推动了人工智能的快速发展。
