人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由人制造出来的系统能够执行通常需要人类智能才能完成的复杂任务。这些任务包括理解自然语言、识别图像、解决问题和学习等。人工智能的目标是使机器能够像人一样思考、学习和行动。
人工智能的科学与技术本质主要包括以下几个方面：
1. 数据：人工智能的发展离不开大量的数据。数据是人工智能的基础，通过对数据的收集、处理和分析，可以训练出能够模拟人类智能的模型。
2. 算法：算法是实现人工智能的关键。不同的算法可以实现不同的功能，如机器学习算法用于识别图像、自然语言处理算法用于理解和生成语言等。
3. 计算能力：强大的计算能力是实现人工智能的基础。随着硬件技术的不断进步，计算能力得到了显著提升，使得人工智能在处理大规模数据和复杂问题时更加高效。
4. 神经网络：神经网络是实现人工智能的重要技术之一。它通过模拟人脑神经元之间的连接，实现了对大量数据的学习和记忆。神经网络的结构和参数可以通过训练得到优化，从而实现对特定任务的准确预测。
5. 深度学习：深度学习是一种特殊的神经网络，通过多层非线性变换，可以自动提取输入数据的特征，从而进行复杂的模式识别和分类。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。
6. 强化学习：强化学习是一种无监督学习的方法，它通过与环境的交互来获取经验，然后根据这些经验来调整自己的行为。强化学习在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域具有广阔的应用前景。
7. 专家系统：专家系统是一种基于规则的知识表示和推理方法，它通过模拟人类专家的思维过程，来解决特定领域的问题。专家系统在医疗诊断、金融分析、工业自动化等领域具有重要的应用价值。
8. 自然语言处理：自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是研究人与计算机之间用自然语言进行有效交流的技术。NLP涵盖了文本分析、机器翻译、情感分析、语音识别等多个方面，对于实现智能对话、智能客服等具有重要意义。
9. 计算机视觉：计算机视觉（Computer Vision）是让计算机能够“看”的科学，它主要研究如何让计算机通过图像或视频获取、处理和理解视觉信息。计算机视觉在人脸识别、无人驾驶、医学影像等领域具有广泛的应用。
10. 知识图谱：知识图谱是一种结构化的知识表示形式，它将现实世界中的知识以图形的方式组织起来，便于知识的存储、查询和推理。知识图谱在推荐系统、智能问答、语义搜索等方面具有重要价值。
总之，人工智能的科学与技术本质涉及多个学科领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等。这些技术的综合应用使得人工智能在各个领域取得了显著的成果，为人类社会带来了巨大的变革。
