人工智慧（AI）的工作原理主要涉及以下幾個關鍵步驟和原理：
數據輸入與處理。AI系統首先接收輸入數據，這些數據可以是數字、文本、圖像、聲音等格式。例如，在圖像識別任務中，AI會接收一張圖片作為輸入。
學習與模式識別。AI系統通過學習從數據中提取規律和模式。學習過程包括監督學習、無監督學習和強化學習等形式。在監督學習中，AI模型根據標記數據（如正確的圖像標籤）進行調整。無監督學習則讓AI從未標記的數據中發現模式。強化學習通過試錯來最佳化決策。
推理與決策。基於已有的知識和模式，AI進行邏輯推理、機率推理或神經網路處理，以對新數據進行分類、預測或識別。例如，AI可以分析新圖像並識別其中的對象。
輸出結果。AI系統最終輸出一個答案、建議或決策。這可能基於複雜的算法和大量的訓練數據。
AI的核心技術包括機器學習和深度學習。機器學習使計算機能夠通過經驗數據來改進性能，而深度學習則通過構建模擬人腦神經網路的模型來處理複雜數據。這些技術使得AI能夠在廣泛的領域中發揮作用，包括但不限於自然語言處理、圖像識別、預測分析和自動化控制。