了解人工智能的发展历史，会让我们心中有个大概了解，但这远远不够，我们起码还要知道大概有什么技术，怎么用它处理问题，有需要的话最好深入到算法原理。我们先从整体上看这个技术，接下来将不断细化。

我们知道，现代人工智能的主流技术包括机器学习、神经网络、深度学习。

• 机器学习：是人工智能的核心领域，专注于让计算机通过数据和算法自动学习规律并进行预测和决策，有监督学习、无监督学习、强化学习等多种学习方式。监督学习使用标注数据训练模型，如根据历史数据预测房价；无监督学习处理无标注数据，如对客户进行聚类分析；强化学习则让智能体在环境中通过试错学习最优行为策略，如机器人学习完成任务。

• 神经网络：是一种模仿生物大脑神经元结构和信息处理方式的数学模型，由大量神经元节点相互连接构成，每个节点进行简单运算，通过连接权重传递和处理信息。它能处理复杂的非线性问题，如多层感知机可用于图像识别、手写数字识别等任务。

• 深度学习：是机器学习的一个分支领域，基于深度神经网络，包含多个隐藏层，能自动从大量数据中学习多层次的抽象特征表示。卷积神经网络在图像和视频处理领域表现出色，能自动提取图像的特征，用于目标检测、图像分类等；循环神经网络及其变体LSTM、GRU等适合处理序列数据，如自然语言处理中的语言翻译、文本生成等任务。

接下来，我们细化探究……