人工智能（AI）技术的核心内容和特征包括以下几个方面：
1. 数据驱动：人工智能技术的核心是利用大量数据进行学习和训练，以实现对特定任务的自动化处理。通过分析数据中的模式和规律，AI系统可以不断优化算法，提高性能。数据驱动是AI技术的基础，也是其区别于传统计算机科学的主要特点之一。
2. 机器学习：机器学习是AI的核心组成部分，它使计算机能够从数据中学习并自动改进性能。机器学习可以分为监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等类型。这些学习方法使得AI系统能够在没有明确指导的情况下，通过与环境的互动来改善其性能。
3. 深度学习：深度学习是一种特殊的机器学习方法，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作方式。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。深度学习的核心思想是使用多层神经元网络来提取和整合输入数据的特征，从而实现对复杂问题的解决。
4. 自然语言处理（NLP）：自然语言处理是AI技术的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解、处理和生成自然语言。NLP技术在机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统等方面具有广泛的应用。
5. 计算机视觉：计算机视觉是AI技术的另一个重要领域，它使计算机能够理解和解析图像或视频中的内容。计算机视觉技术在人脸识别、自动驾驶、医学影像分析等领域具有重要作用。
6. 强化学习：强化学习是一种无导师学习方法，它通过与环境的交互来优化决策过程。强化学习在游戏、机器人控制、智能交通等领域具有广泛应用。
7. 知识表示与推理：知识表示是将现实世界中的知识和信息转化为计算机可以理解的形式。知识推理则是根据已有的知识推导出新的知识和结论。知识表示和推理是AI系统中的关键组件，它们使得AI系统能够更好地理解和处理复杂的问题。
8. 专家系统：专家系统是一种基于知识的AI应用，它模拟人类专家的思维方式，通过规则和事实库来解决特定领域的问题。专家系统在医疗诊断、金融分析、法律咨询等领域具有重要应用。
9. 自适应与学习能力：自适应是指AI系统在面对新环境和新任务时，能够快速调整策略和行为的能力。学习能力则是指AI系统能够通过不断的迭代和优化，不断提高性能和适应能力。自适应与学习能力是衡量AI系统性能的重要指标。
10. 可解释性：随着AI技术的发展，人们对AI系统的透明度和可解释性提出了更高的要求。可解释性是指AI系统在做出决策时，能够提供合理的解释和理由，以便人们理解和信任。可解释性对于确保AI系统的公平性和可靠性具有重要意义。
总之，人工智能技术的核心内容包括数据驱动、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、知识表示与推理、专家系统、自适应与学习能力以及可解释性等。这些内容和特征共同构成了现代AI技术的理论基础和应用实践。
