人工智能技术已成为科学技术领域*的技术。 许多国家正在竞相开拓这项技术研究的新方向，并努力抢占这一领域的制高点。那什么是人工智能技术的核心问题?
首先问到人工智能技术发展占优势的是那个国家，很多人会说它是美国。 美国的人工智能已经开始玩游戏。 这确实是一个非常现实的问题。 美国人工智能的确比中国发展*的，它会始终保持这种*的态度吗？ 我认为这是不可能的。
人工智能是一门交叉学科，从新概念到如今已经超过60年，仍处于人工智能的初级阶段。 发展缓慢的一个重要原因是人工智能技术性很强，难度很高。 它涉及计算机领域，心理学，哲学等。
人工智能技术可应用于各种行业，如安全，医疗，家庭，交通和智能城市。 未来肯定是的市场。 根据不同的应用领域人工智能研究技术不尽相同。 目前，机器学习和计算机视觉已成为目前流行的人工智能技术方向。
深度学习也被称为人工智能技术的关键，它关键是科学研究电子计算机如何仿真模拟或建立人们的学习个人行为以获得新的专业知识或大招，协助计算机再次组织知识体系使之连续不断改进本身的特性。
机器学习是人工智能研究的一个分支，人们多年来一直在研究机器学习。 其开发过程可分为几个时期。
20世纪50年代中期到60年代中期，这是一个充满热情的时期。
20世纪60年代中期到70年代中期。 它被称为机器学习、冷漠期。
20世纪70年代中期到80年代中期，称为复兴时期;
机器学习的第四阶段始于1986年，而我们仍然处于这个时期。
机器学习现在应用在好的程序，例如数据挖掘，自然语言处理，生物识别，搜索引擎，医疗行业等。
学习是一个非常复杂的过程。 学习和推理是不可分割的。 根据学习中使用的推论的数量，机器学习中使用的策略可以分为四种类型：机械学习，教学，模拟学习和通过案例研究学习。 学习中使用的推理越多，系统就越强大。
