人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术和系统，其核心要素包括感知、学习与决策。这些要素共同构成了AI的基础框架，使得机器能够像人类一样进行思考、学习和行动。
1. 感知：感知是AI获取外部信息的过程，主要包括数据采集和数据预处理。数据采集是指从环境中收集各种类型的数据，如图像、声音、文本等。数据预处理是指对采集到的数据进行清洗、去噪、标准化等操作，以便后续的分析和处理。感知技术在AI中起着至关重要的作用，它使得机器能够理解和解释外部世界的信息。
2. 学习：学习是AI获取知识和技能的过程，主要包括模式识别、特征提取和知识表示。模式识别是指从大量数据中识别出有用的信息，如图像中的物体、语音中的语调等。特征提取是指从原始数据中提取出对问题有用的特征，如图像中的轮廓、语音中的音调等。知识表示是指将提取的特征和模式转化为机器可以理解的形式，如神经网络、规则引擎等。学习技术在AI中起着关键作用，它使得机器能够不断改进自己的性能，适应不断变化的环境。
3. 决策：决策是AI根据已有的知识做出选择的过程，主要包括推理、规划和优化。推理是指根据已有的知识体系推导出新的结论。规划是指根据目标和约束条件制定出实现目标的策略。优化是指通过调整策略或参数来提高结果的性能。决策技术在AI中起着核心作用，它使得机器能够根据不同的情境做出合理的判断和选择。
总之，感知、学习与决策是AI的核心要素，它们相互关联、相互影响，共同构成了AI的基础框架。感知技术使得机器能够获取外部信息，学习技术使得机器能够不断改进自己的性能，而决策技术则使得机器能够根据不同的情境做出合理的判断和选择。在未来的发展中，这些要素将继续推动AI技术的发展，使其更好地服务于人类社会。
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