人工智能（AI）的核心是使计算机能够执行通常需要人类智能的任务的技术和理论。这些任务包括学习、推理、自我纠正、理解语言、识别声音或图像、解决问题以及做出决策等。AI 的主要方法包括：

1. **机器学习**：这是 AI 的一个分支，它使计算机能够在不进行明确编程的情况下从数据中学习。机器学习算法可以通过分析大量数据来识别模式，并使用这些模式来做出预测或决策。

2. **深度学习**：这是机器学习的一个子集，它模仿人脑的工作方式来处理数据，特别是通过使用多层的神经网络。深度学习特别擅长处理大量的复杂数据，如图像、声音和文本。

3. **自然语言处理（NLP）**：这涉及到让计算机能够理解和生成人类语言的技术。这对于实现人机之间的有效沟通至关重要。

4. **专家系统**：这些系统是基于特定领域知识构建的，能够像该领域的专家一样进行推理和决策。

5. **强化学习**：这是一种让机器通过试错来学习如何完成任务的方法，过程中会根据行为的好坏给予奖励或惩罚。

6. **计算机视觉**：这是指让机器能够“看”并理解图像和视频内容的能力。这项技术在自动驾驶汽车、医疗影像分析等领域有广泛应用。

所有这些技术和方法都是为了赋予计算机类似人类的认知能力，从而使得它们能够更好地适应复杂多变的环境，并解决实际问题。