人工智能包括几个方面，它们共同构成了一个复杂而强大的系统。这些方面包括算法、数据和模型，它们是实现智能行为的关键要素。

算法

算法是指解决问题的一系列明确步骤。在人工智能领域，算法被用来模拟人类或动物的大脑功能，以便处理信息并做出决策。这些算法可以分为几类，如机器学习、深度学习和专家系统等。

机器学习

机器学习是一种通过统计方法让计算机从数据中学习，而无需进行显式编程的技术。这意味着计算机能够识别模式，并根据新信息调整其行为。这一领域包含了监督学习（如分类）、无监督学习（如聚类）以及半监督学习等多种子类型。

深度学习

深度-learning 是一种特殊的机器学，它使用神经网络来模拟大脑中的结构和功能。这使得它在图像识别、自然语言处理等任务上表现尤为突出，因为它们涉及到复杂且层次化的输入数据。

专家系统

专家系统最初用于模仿人类专家的知识与决策过程。它们通常由两个部分组成：一个知识表示层，用于存储有关特定领域的事实；另一个推理引擎，可以利用这些事实进行逻辑推理。此外，近年来随着AI技术发展，有些专家系统也采用了基于规则或基于案例的情境适应性方法。

数据

在AI应用中，数据是至关重要的资源。高质量、高量级别且相关性的数据对于训练有效的人工智能模型至关重要。这些数据可能来自传感器、数据库甚至社交媒体平台，从而提供关于世界如何运作，以及人们如何互动的手段。

模型

模型是AI研究中最基础也是最广泛使用的一部分。在这里，“模型”指的是数学表达式或程序代码，用以描述现实世界问题及其相应解答方案。当我们谈论“训练”一个人工智能时，我们实际上是在调整这个数学表达式，使其能更准确地预测未来的输出给定的输入情况下发生的情况。

总结来说，尽管有许多其他方面贡献于人工智能，但没有任何单个元素比不上的三者——算法、数据和模型——在定义这一概念时扮演着核心角色。如果想要真正理解什么是“人工智慧”，就必须首先理解这三个基本要素，以及它们如何相互作用以创造前所未有的能力，这些能力正在改变我们的生活方式。