人工智能的基础理论科学包括计算机科学、逻辑学、生物学、心理学、哲学等多门学科。人工智能技术的核心具体包括：
1、计算机视觉。
91%的人通过视觉认识世界。同样，计算机视觉的最终目标是让计算机像人类一样通过视觉来认识和理解世界。它主要通过算法来识别和分析图像。目前，计算机视觉应用最广泛的是人脸识别和图像识别。相关技术包括图像分类、目标跟踪和语义分割。
2.机器学习。
机器学习的基本思想是通过从计算机中学习数据来提高其性能的算法。机器学习要解决的四个最重要的问题是预测、聚类、分类和降维。机器学习按照学习方法可以分为：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
3.自然语言处理。
自然语言处理(NLP) [30]是指计算机具有识别和理解人类文本语言的能力，是计算机科学和人类语言学的交叉学科。自然语言是人和动物最大的区别，人类的思维是以语言为基础的，所以自然语言处理代表了人工智能的最终目标。机器要想实现真正的智能自然语言处理，它是必不可少的一部分。自然语言处理分为七个方向：语法语义分析、信息抽取、文本挖掘、信息检索、机器翻译、问答系统和对话系统。自然语言处理技术有五种，分别是分类、匹配、翻译、结构预测和序列决策过程。
4.语音识别。
目前，人类对机器的使用已经达到了一个非常高的状态，所以人们也依赖于使用机器的便利性。用语言支配机器是一种非常方便的形式。语音识别技术是将人类的语音输入转换成机器可以理解的语言或自然语言的过程。