人工智能(AI)應用程序不是一個單一的工具，它將各種工具和技術集合在一起從而產生更加高級的功能。

當我們今天談論AI時，我們并不是在談論一種技術。實際上，AI由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等，這些領域可以創建我們通常認為是AI的應用程序。

深度學習是機器學習的一個特定分支，它采用一種直觀的方法來教授算法，處理與人類學習方式相似的數據。這種方法可以產生令人印象深刻的結果，但不足之處在于需要大量的數據來訓練算法。 這就是為什么數據科學家需要GPU的處理能力來訓練模型并保持訓練時間縮短的原因。

沒有一種編程語言等同于人工智能。Python正在迅速成為編寫分析應用程序的流行通用語言，也難怪它在AI應用程序中變得常見。Java和C語言也被廣泛使用，因為它們提供了深層次的低級控制，雖然這可能使它們比Python更復雜。 Google的開源TensorFlow作為AI的一個組件也得到了一定的關注。

如今，我們看到AI應用程序采取了各種各樣的形式。這些應用程序正在完成各種任務，包括網站翻譯和私人助理。

然而，大多數AI服務主要是理解人類語言，并解釋其通常模糊的含義。 真正的AI應用程序還使用機器學習來考慮新信息，并利用它來提高其性能。

隨著AI發展如火如荼，供應商和技術傳播者正在調用各種各樣的AI。通常他們所說的AI只是它的一個組成部分，比如機器學習。

盡管這里描述的技術遠非AI囊括的全部內容，但是確實表明AI是很多工具和技術的集合，AI比任何單個技術更復雜。