人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它试图理解和构建智能的系统。AI的目标是使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如理解自然语言、识别图像和声音、解决问题和学习。
AI的核心机制主要包括机器学习、深度学习和神经网络。
1. 机器学习：机器学习是一种让计算机从数据中学习和改进的技术。它通过让计算机观察和分析大量数据，然后根据这些数据做出预测或决策。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
2. 深度学习：深度学习是一种机器学习的方法，它使用深度神经网络来模拟人脑的工作方式。深度学习可以处理大量的数据，并且可以自动提取数据中的复杂模式。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很大的成功。
3. 神经网络：神经网络是一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型。神经网络由大量的节点（或称为“神经元”）组成，每个节点都可以接收输入并产生输出。神经网络通过调整节点之间的连接权重来学习数据的特征。
除了上述核心机制，AI还涉及到许多其他技术，如自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别（ASR）等。这些技术共同构成了AI的完整体系，使得机器能够更好地理解和处理各种复杂的任务。
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