人工智能（AI）的四大核心支撑技术是机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉。这些技术共同构成了人工智能的基础，为AI的发展和应用提供了强大的支持。
1. 机器学习：机器学习是一种让计算机通过学习数据来改进其性能的技术。它包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。机器学习在图像识别、语音识别、推荐系统等领域有广泛应用。例如，通过机器学习算法，我们可以训练一个模型来识别图片中的物体，或者根据用户的购物历史推荐他们可能感兴趣的商品。
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来模拟人脑的工作方式。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的成果。例如，深度学习可以用于图像分类任务，将一张图片准确地分类到指定的类别中。
3. 自然语言处理：自然语言处理（NLP）是研究如何使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。NLP包括文本挖掘、机器翻译、情感分析、问答系统等任务。例如，NLP可以帮助我们自动完成文章的写作，或者帮助我们理解一段对话的含义。
4. 计算机视觉：计算机视觉是指让计算机“看”和“理解”图像和视频的技术。计算机视觉包括图像识别、目标检测、场景理解等任务。例如，计算机视觉可以帮助我们识别照片中的人脸，或者在视频中检测出特定的对象。
这四大核心技术相互关联，共同构成了人工智能的基础。随着技术的不断发展，这些技术也在不断地进步，为人工智能的发展和应用提供了更多的可能。
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