人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
人工智能涉及的五项核心技术:计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和语音识别技术！
是最不是嘴，把舌头捋直了说
综合思维软件与智能芯片是计算机最核心的两个技术，而且现在好像没有根本性突破。
人工智能最核心的技术是什么
如果说计算机视觉，计算机学习，语音识别等等
这些其实都太笼统了
因为这些都是人工智能的技术分类
要说到人工智能的核心
当然就要是适用人工智能所有的技术
说白就是人工智能是怎么像人类一样思考处理问题
不管是计算机视觉
还是语音识别还是计算机学习
还都不是模仿人类学习模式思考方式去处理问题
所以最核心的技术不是计算机视觉
不是计算机学习不是语音识别
这些技术类别
而是这些技术类别所共同存在的东西
那就是人工智能如何像人类一样思考处理问题
而这个的核心技术就在于它的数据处理模式
因为数据是人工智能的基础
任何人工智能技术都是建立在数据之上
如何从数据里面建立起分析与处理的数据模式
才能够令这些数据智能化地运行起来
在之前的文章里人工智能需要学习什么
我就说了其中数据算法是必须要学的
因为数据算法是人工智能的核心
具体地这里就不多说
需要了解详情的就去看一下人工智能需要学习什么
所以这个问题的答案就是
人工智能最核心的技术就是数据算法
我说下个人的看法。
很多现在看来是问题的问题我认为到最后都不是问题，反而是一些现在看来不是问题才是最终极的问题。
一般来说，人造技术最终问题其实都是最初问题。人工智能最终极问题便是：算力和存储。
似乎在大数据时代和摩尔定律发展的今天两者都不是问题了，但实质上已经达到了一定的瓶颈了。
其实目前的算法和数据处理技术在绝对的算力和存储面前只是很微不足道的。很多热门的技术不过是为了解决一些技术上的局限罢了。但这些技术层面的发展的天花板很低的，最终还要靠算法和存储的质变。
量子计算机和生物存储才是人工智能得以突破的技术难点。
等到有近乎无限的算力和存储出现后，人工智能是水到渠成的。
作为一个菜鸟级别的数据挖掘工程师，模型算法才是最难理解的，也是最需要理解的。
所有我觉得，人工智能最核心的就是算法了啊！
无论是我们常说的机器学习还是深度学习，其中最关键的就是算法
图像处理需要算法，中文处理需要算法，所有的这一切都是算法再背后支撑的。
算法又来源于数学！
如果你要找机器学习或者深度学习、或者图像处理方面的工作，
如果在面试的时候你能准确理解模型背后的算法，准确的表达出来，那么你可以碾压相同工作经验的程序员；如果你能手推这些算法背后的数学原理，那么你提的薪资就是你的薪酬，甚至更高！
数学强则国强，再也不要说什么学好数学有啥用处了？
用处大了，就怕你学不好
人工智能风口来了，虽说并不能完全只能，但是半智能还是很容易实现的，所以说，如果你想抓住风口，那么就在本科读数学专业吧，
数学这个在以前姥姥不疼舅舅不爱的专业现在可是红的狠哦
PS：现在市面上许多培训班，什么多久掌握人工智能，拿高薪的，我觉得这完全是忽悠，没有数学基础，根本不看好