人工智能（AI）作为计算机科学的分支，其核心在于模拟人类智能行为。以下为关键原理解析：
1. 核心概念 📚
- 机器学习：通过数据训练模型，使系统具备自主学习能力
- 深度学习：基于神经网络的多层结构，模拟人脑处理信息方式
- 自然语言处理：让机器理解、生成人类语言
2. 技术框架 🧱
- 数据采集 → 模型训练 → 算法优化 → 应用部署
- 算法类型：监督学习、无监督学习、强化学习
3. 应用场景 🌍
- 医疗领域：疾病诊断辅助 🩺
- 金融行业：风险评估与欺诈检测 💰
- 教育系统：个性化学习推荐 📚
4. 发展现状与挑战 ⚠️
- 算力需求：依赖高性能GPU/TPU集群
- 数据隐私：需平衡模型效果与用户信息保护
- 伦理问题：算法偏见与决策透明度争议
如需深入了解AI伦理规范，可访问 人工智能伦理指南 进行扩展阅读。