人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，它试图理解和构建智能的系统。人工智能的目标是创建能够执行需要人类智能的任务的机器，如视觉感知、语音识别、决策制定等。
人工智能的核心内容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一个重要组成部分，它是让计算机通过学习数据来改进其性能的技术。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。监督学习是指用标记过的数据训练模型；无监督学习是指用未标记的数据训练模型；而强化学习是一种在特定环境中通过试错来优化行为的策略。
2. 深度学习：深度学习是机器学习的一个子集，它使用深度神经网络（DNN）来模拟人脑的工作方式。深度学习广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
3. 自然语言处理（NLP）：自然语言处理是研究如何处理和理解人类语言的技术。NLP包括词法分析、句法分析和语义分析等步骤，目标是使计算机能够理解和生成自然语言。
4. 计算机视觉：计算机视觉是研究如何使计算机“看”并理解视觉信息的技术。计算机视觉技术包括图像识别、目标检测、图像分割、图像分类等。
5. 机器人技术：机器人技术是研究如何使机器能够自主行动和与环境互动的技术。机器人技术包括机器人控制、机器人感知、机器人导航、机器人运动规划等。
6. 专家系统：专家系统是一种基于知识库的推理系统，它能够模拟人类专家的知识和经验来解决复杂问题。专家系统广泛应用于医疗诊断、金融分析、法律咨询等领域。
7. 智能硬件：智能硬件是指集成了人工智能技术的设备，如智能家居、智能汽车、智能穿戴设备等。智能硬件的发展为人工智能技术的应用提供了更多的可能性。
8. 大数据与云计算：大数据和云计算是人工智能发展的基础设施。大数据技术使得海量数据的收集、存储和处理成为可能，而云计算则提供了强大的计算能力和存储资源。
9. 人机交互：人机交互是研究如何使计算机更好地理解和服务于人类的问题。人机交互技术包括语音识别、手势识别、眼动追踪等。
10. 伦理与社会影响：随着人工智能技术的发展，伦理和社会问题也日益凸显。例如，隐私保护、算法歧视、自动化带来的就业变革等问题都需要我们认真对待。
