随着科技的不断发展，人工智能（AI）已经成为了一个备受关注的领域。在AI的发展过程中，有一些核心技术被广泛应用，并被认为是AI的基础引擎。本文将探究这些核心技术，以帮助读者更好地理解AI的运作原理。
1. 机器学习
机器学习是AI的核心技术之一。它是一种让计算机从数据中自动学习的方法。通过机器学习，计算机可以从数据中发现规律，并用这些规律来做出预测或决策。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和半监督学习三种类型。监督学习是指通过已有的标注数据来训练模型；无监督学习是指在没有标注数据的情况下，让计算机自己发现数据中的规律；半监督学习则是介于监督学习和无监督学习之间的一种方法。
2. 自然语言处理
自然语言处理（NLP）是指让计算机理解和处理人类语言的能力。NLP的应用非常广泛，包括机器翻译、语音识别、问答系统等。NLP的实现需要解决很多问题，比如如何将自然语言转化为计算机能够理解的形式，如何识别语言中的实体、情感等等。
3. 计算机视觉
计算机视觉是指让计算机从图像或视频中获取信息的能力。计算机视觉的应用也非常广泛，包括人脸识别、图像搜索、自动驾驶等。计算机视觉的实现需要解决很多问题，比如如何将图像或视频转化为计算机能够理解的形式，如何识别图像中的物体、人脸等等。
4. 深度学习
深度学习是一种机器学习的方法，它的特点是可以处理大量的数据，并且可以自动提取特征。深度学习的核心是神经网络，通过不断地训练神经网络，可以让计算机自动学习数据中的规律。深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域都有广泛的应用。
总之，机器学习、自然语言处理、计算机视觉和深度学习是AI的基础引擎，它们是AI能够实现自主学习和自主决策的核心技术。未来，随着技术的不断发展，AI的应用将会更加广泛，也将会涌现出更多的核心技术。
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