人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术的核心内容和特征可以从以下几个方面进行阐述：
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和改进。通过训练模型，机器学习算法可以识别模式、做出预测并优化决策过程。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。
2. 深度学习：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它在处理大规模数据集时表现出色。深度学习模型通常包含多层神经网络，这些网络能够自动提取输入数据的特征并进行复杂的模式识别。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。
3. 自然语言处理（NLP）：自然语言处理是指让计算机理解、解释和生成人类语言的技术。NLP包括文本分析、机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统等任务。NLP技术的发展使得计算机能够与人类进行更自然的交流，并为智能助手、搜索引擎和聊天机器人等应用提供了基础。
4. 计算机视觉：计算机视觉是使计算机能够“看”并理解图像或视频的技术。计算机视觉涉及图像识别、目标检测、图像分割、场景理解和三维重建等任务。计算机视觉在自动驾驶、医疗影像分析、安全监控等领域具有广泛的应用。
5. 专家系统：专家系统是一种基于规则的计算机程序，它模拟人类专家的知识和推理能力，用于解决特定领域的问题。专家系统通常由一组知识库、推理引擎和用户界面组成，它们能够根据问题提供解决方案。
6. 智能机器人：智能机器人是指具备感知、认知、决策和执行功能的机器人。智能机器人可以在复杂环境中自主导航，与人类或其他机器人进行交互，并在需要时执行各种任务。智能机器人的应用包括工业机器人、服务机器人、探索机器人等。
7. 智能控制：智能控制是使计算机能够根据环境变化自动调整操作策略的技术。智能控制系统通常包括传感器、控制器和执行器，它们能够实时监测和响应外部环境的变化，并根据预定的目标进行决策和执行。智能控制在自动化生产、航空航天、智能家居等领域具有重要应用。
8. 人机交互：人机交互是指使计算机系统能够与人类用户有效沟通的技术。人机交互技术包括语音识别、手势识别、触摸屏操作、虚拟现实和增强现实等。这些技术使得计算机系统能够更好地服务于人类，提高用户体验。
9. 大数据和云计算：大数据和云计算是支撑人工智能发展的基础设施。大数据技术允许存储和处理海量数据，而云计算则提供了强大的计算资源和服务。这两个技术的结合使得人工智能能够在更大规模上进行训练和部署，从而获得更高的性能和效率。
10. 伦理和社会影响：随着人工智能技术的不断发展，其伦理和社会影响也日益受到关注。人工智能的发展可能带来就业结构的变化、隐私保护的挑战、算法偏见等问题。因此，制定相应的法律法规、伦理准则和政策指导对于确保人工智能技术的健康发展至关重要。
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、专家系统、智能机器人、智能控制、人机交互、大数据和云计算以及伦理和社会影响等方面。这些技术和方法共同构成了人工智能的基础框架，为解决各种复杂问题提供了有力工具。
