人工智能技术应用系统的工作原理主要包括以下几个步骤：
1. 数据采集：首先，系统需要大量的数据来训练和优化算法。这些数据可以来自传感器、网络、数据库等。数据采集的过程通常涉及到数据的预处理，包括清洗、去噪、归一化等操作，以确保数据的质量。
2. 特征提取：在获取了原始数据后，系统需要从中提取出有用的特征。这通常涉及到对数据的统计分析、模式识别等方法。特征提取的结果将直接影响到后续的模型训练和预测效果。
3. 模型训练：根据提取的特征，系统会使用机器学习或深度学习等算法来训练模型。在这个过程中，系统会根据已有的数据和经验，不断调整模型的参数，以达到最佳的预测效果。
4. 模型评估：在模型训练完成后，系统需要对模型进行评估，以验证其性能是否达到预期。评估的方法包括交叉验证、误差分析等。如果模型的性能不佳，系统需要回到模型训练阶段，重新调整模型的参数。
5. 预测与决策：在模型评估通过后，系统可以根据输入的新数据，使用训练好的模型进行预测和决策。例如，在自动驾驶系统中，系统可以根据实时路况信息，预测并决定车辆的行驶路径。
6. 反馈与优化：在实际应用中，系统需要不断地收集用户反馈，并根据反馈信息对模型进行优化。这可以通过在线学习、增量学习等方式实现。通过不断的优化，系统可以提高预测的准确性和可靠性。
总的来说，人工智能技术应用系统的工作原理是通过数据采集、特征提取、模型训练、模型评估、预测与决策以及反馈与优化等步骤，实现对复杂问题的智能分析和处理。
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