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。这四大技术构成了现代AI系统的基础，它们相互依赖，共同推动着AI技术的发展和应用。
1. 机器学习：机器学习是AI的核心之一，它使计算机能够从数据中学习和改进。机器学习算法通过分析大量数据，识别模式和规律，从而做出预测和决策。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。在实际应用中，机器学习技术被广泛应用于图像识别、语音识别、推荐系统等领域。
2. 深度学习：深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来模拟人脑的工作方式。深度学习模型可以自动提取输入数据的特征，并对其进行分类或回归分析。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成果。然而，深度学习也面临着过拟合、计算资源消耗大等问题。
3. 自然语言处理：自然语言处理（NLP）是研究如何使计算机理解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、问答系统等多个方面。NLP技术在智能助手、搜索引擎、聊天机器人等领域得到了广泛应用。近年来，随着深度学习的发展，NLP取得了突破性进展，如BERT、GPT等模型在语义理解和生成方面取得了显著成果。
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。计算机视觉技术在自动驾驶、人脸识别、医学影像分析等领域具有重要应用。计算机视觉技术主要包括图像分割、目标检测、图像分类等任务。近年来，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域取得了巨大成功，如ImageNet竞赛等。
总之，机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉这四大技术共同构成了现代AI的核心支撑体系。随着技术的不断发展，这些技术将不断进步，为AI的应用提供更多可能性。
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