AI 背后的技术主要包括算法、数据处理和计算系统，旨在模拟人类的决策过程。其核心在于机器学习（ML），系统通过从数据中学习模式而非遵循明确指令来进行工作。例如，一个在数千封电子邮件上训练的垃圾邮件过滤器，通过分析词频或发件人信誉等特征来区分垃圾邮件和合法邮件。机器学习模型使用线性回归、决策树或神经网络等数学框架构建，这些框架通过迭代调整参数以最小化训练过程中的误差。这些模型需要大型数据集和计算能力才能有效地泛化到新的、未见过的数据。
现代 AI 的关键组成部分是神经网络，特别是深度学习架构。神经网络由相互连接的节点（神经元）层组成，通过加权连接处理输入数据。在图像识别中，卷积神经网络（CNN）应用滤波器分层检测边缘、纹理和形状。例如，在一个医学图像上训练的 CNN 可以通过识别像素数据中的细微模式来识别肿瘤。训练这些网络涉及反向传播，其中使用预测中的误差来调整连接权重。TensorFlow 或 PyTorch 等框架通过提供预构建的层和优化工具来简化这些模型的实现。然而，设计有效的架构（例如，选择层类型、激活函数）仍然是开发人员需要亲自动手完成的任务。
除了算法，AI 系统还依赖于用于数据处理和计算的基础设施。数据预处理——清理、标准化和增强数据集——对于避免偏差或不准确的模型至关重要。例如，训练一个语言模型需要对文本进行分词并将单词转换为数值嵌入。GPU 和 TPU 等硬件加速器可以加快神经网络训练中核心的矩阵运算，将需要数周的任务缩短到数小时。OpenAI 的 GPT 或 Google 的 Vision AI 等 API 抽象化了较低层级的复杂性，使开发人员能够将预训练模型集成到应用程序中。虽然这些工具简化了部署，但理解权衡（例如，模型大小与推理速度）对于在现实世界场景中优化性能仍然至关重要。