人工智能核心技术的特点包括

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实体，以便能够执行那些通常需要人类智能的任务，如视觉感知、语音识别、决策制定等。人工智能的核心技术主要包括以下几个方面：

1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是人工智能的核心，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能。机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。这些算法通过分析大量数据，让计算机自动识别模式和规律，从而进行预测和决策。

2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以处理复杂的数据和任务。深度学习模型通常包含多个层次的神经元，这些神经元通过多层网络相互连接，从而实现对数据的深度理解和表示。深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

3. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：自然语言处理是研究如何让计算机理解和生成人类语言的技术。NLP技术包括文本挖掘、语义分析、情感分析、机器翻译等。通过NLP技术，计算机可以更好地理解人类的语言，从而实现智能对话、信息检索等功能。

4. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是研究如何让计算机“看”和“理解”图像和视频的技术。计算机视觉技术包括图像识别、目标检测、图像分割、场景理解等。通过计算机视觉技术，计算机可以识别图像中的物体、人脸、手势等，从而实现智能监控、自动驾驶等功能。

5. 知识图谱（Knowledge Graph）：知识图谱是一种结构化的知识表示方法，它将现实世界中的事物、概念、关系等信息组织成有向图的形式。知识图谱可以用于知识发现、推理、问答等任务，为人工智能提供丰富的知识基础。

6. 专家系统（Expert Systems）：专家系统是一种基于规则的人工智能系统，它模拟人类专家的知识和经验，用于解决特定领域的问题。专家系统通常由一组规则、知识和推理引擎组成，通过推理引擎根据输入的数据进行分析和判断，给出相应的解决方案。

7. 机器人技术（Robotics）：机器人技术是实现人工智能应用的重要手段之一。机器人可以通过传感器感知环境，通过控制器控制动作，从而实现自主导航、避障、协作等功能。机器人技术在制造业、医疗、服务等领域具有广泛的应用前景。

8. 大数据与云计算（Big Data & Cloud Computing）：大数据是指海量、多样化的数据资源，而云计算则提供了一种灵活、可扩展的数据存储和计算服务。大数据与云计算的结合使得人工智能能够处理更大规模的数据，提高计算效率，实现智能化的数据分析和决策。

9. 硬件平台（Hardware Platforms）：硬件平台是实现人工智能的基础支撑。高性能的处理器、大容量的内存、高速的网络通信等硬件设施是人工智能运行所必需的。随着硬件技术的不断进步，人工智能的性能和应用范围也将得到进一步拓展。

10. 伦理与法律（Ethics & Law）：人工智能的发展也带来了一系列伦理和法律问题，如隐私保护、数据安全、责任归属等。这些问题需要社会各界共同关注和解决，以确保人工智能的健康发展。