AI技术的核心原理主要包括以下几个方面：
感知和处理：
AI系统通过传感器或人工输入获取外部环境的数据，并进行处理和解释，从而理解周围的世界。这是AI技术的基础，为后续的智能决策提供关键信息。
学习和训练：
AI系统通过经验不断改进自身性能。学习是系统根据数据改进的过程，而训练则是通过给定的数据集对模型进行调整，使其适应特定任务。机器学习和深度学习是实现这一原理的主要手段。
推理和决策：
AI系统基于已有的知识和信息进行逻辑推理，从而得出新的结论。在面临特定情境时，系统能够做出最优选择。这一原理体现在专家系统、推荐系统和自动决策系统中。
自适应和优化：
AI系统在运行过程中不断调整自身以适应变化的环境。系统可以自动调整参数，以适应不断变化的输入数据，并通过反馈和迭代优化自身性能。强化学习是这一原理的广泛应用。
自然语言处理（NLP）：
NLP技术使机器能够理解和生成人类语言，是实现人机自然交流的重要纽带。
计算机视觉：
计算机视觉技术使电脑能够“看”和解释视觉数据，从而理解和分析图像和视频信息。
决策算法：
决策算法使电脑能够根据可用的信息做出决策，这在专家系统、推荐系统和自动决策系统中尤为重要。
数学和概率：
AI技术利用数学原理和概率论来表示和分析数据之间的关系，例如，通过计算单词之间的组合概率来理解语言结构。
这些原理共同构成了AI技术的基础，使其能够模拟人类的智能行为，实现从简单的感知到复杂的决策和学习过程。