人工智能（AI）技术的核心内容和特点主要包括以下几个方面：
1. 机器学习：机器学习是人工智能的基础，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能。通过训练模型，机器学习算法可以识别模式、做出预测并自动调整其行为以适应新的数据。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型，每种类型都有其特定的应用场景。
2. 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。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的突破，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
3. 自然语言处理（NLP）：自然语言处理是研究计算机如何理解和生成人类语言的学科。NLP包括文本挖掘、机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等任务。NLP技术可以帮助我们更好地理解人类语言，提高机器与人类的交流效率。
4. 计算机视觉：计算机视觉是指让计算机“看懂”图像和视频的技术。计算机视觉应用广泛，如人脸识别、物体检测、场景分割等。计算机视觉技术在安防、医疗、自动驾驶等领域具有重要价值。
5. 机器人技术：机器人技术是实现人工智能应用的重要载体。机器人可以通过感知环境、执行任务和与人交互来实现自主行动。近年来，随着人工智能技术的不断发展，机器人技术也在不断进步，如自适应机器人、智能机器人等。
6. 知识图谱：知识图谱是一种表示实体及其关系的数据结构，用于存储和推理知识。知识图谱在信息抽取、语义搜索、推荐系统等领域具有重要作用。构建知识图谱需要大量的标注数据，这为人工智能技术的发展提供了丰富的资源。
7. 大数据处理：大数据是指在传统数据处理工具无法有效处理的数据规模和复杂性。人工智能技术在大数据处理方面具有重要作用，如数据挖掘、数据清洗、数据可视化等。通过对大数据的分析，我们可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，从而为决策提供有力支持。
8. 云计算与边缘计算：云计算和边缘计算是实现人工智能应用的重要基础设施。云计算提供了强大的计算能力和存储空间，使得人工智能应用可以在全球范围内高效部署。边缘计算则将计算能力下沉到网络的边缘，减少数据传输延迟，提高响应速度。
9. 安全与伦理：随着人工智能技术的广泛应用，安全问题和伦理问题日益凸显。人工智能技术的应用需要考虑到数据隐私、算法公平性、责任归属等问题，确保人工智能技术的安全和可持续发展。同时，还需要关注人工智能技术可能带来的社会影响，如自动化导致的失业问题等。
10. 跨学科融合：人工智能技术的发展离不开其他学科的支持。例如，生物学、心理学、社会学等学科的知识可以为人工智能技术提供更丰富的应用场景和理论基础。同时，人工智能技术也可以促进其他学科的发展，如生物医学工程、认知科学等。
总之，人工智能技术的核心内容包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、知识图谱、大数据处理、云计算与边缘计算、安全与伦理以及跨学科融合等。这些核心内容和特点共同推动了人工智能技术的发展，使其在各个领域展现出巨大的潜力和价值。
