人工智能技术是一种对人的智能的初步模拟，可以定义为模仿人类于人类思维相关的认知功能的机器伙计算机，如学习和解决问题。
人工智能的四个主要组成部分：
- 专家系统：作为专家处理正在审查的情况，并产生预期或预期的绩效。
- 启发式问题解决：包括评估小范围的解决方案，并可能涉及一些猜测，以找到接近最佳的解决方案。
- 自然语言处理：在自然语言中实现人机之间的交流。
- 计算机视觉：自动生成识别形状和功能的能力
知识表示法
人工智能领域研究的核心问题之一是知识表示法，其目标是能让机器储存相应的知识，并且根据已经获得的知识来推演得到新的知识。现在获得新的知识的方法主要是以逻辑推理为主，让机器用逻辑符号定义一个逻辑命题，然后机器通过储存的逻辑推理规则进行推理，但是由于知识库不可能完备所以知识库会存在限制；而且获得的先验知识可能存在正确与否的问题，而且可能存在除了对错以外的别的选择。
规划
智能代理需要用一种方法来创建一个可预测的世界模型，然后根据现实中事件的变化来跟自己所预测地进行比较来进行修正，所以智能规划需要有对不确定性进行预测和推理的功能。在多智能代理中，多个智能代理规划以合作和竞争的方式去完成一定的目标，使用演化算法和群体智能可以达成一个整体的突现行为目标
学习
机器学习是机器从用户和输入数据出获得信息，从而让机器自动的去判断和输出相应的结果。可以解决更多的问题，减少错误，提高解决问题的效率。机械学习得方法主要分为监督学习和非监督学习，监督学习就是事先给机器一些案例并且告诉机器案例的类别，然后根据案例进行训练，等来一个新的样例，机器就可以根据自己已经学到的进行判断新的样本的类别；而非监督学习是给机器一些样本和分辨样本的一些规则，让机器自己根据规则进行自动分类。无论哪种学习方法都会进行误差分析，从而知道所提的方法在理论上是否误差有上限。
自然语言处理
就是让机器人可以懂人类的语言，然后再把计算机数据转化为自然语言。
知觉
机器感知是指能够使用传感器所输入的资料（如照相机、麦克风、声纳以及其他的特殊传感器）然后推断世界的状态。电脑视觉[22]能够分析影像输入。另外还有语音识别[23]、人脸识别和物体识别。
