人工智能包含了诸多具体内容，它不仅仅局限于机器学习和深度学习，而是涵盖了一个广泛的技术范围。以下是对人工智能不同方面的一些描述：
机器学习
机器学习是人工智能的一个核心部分，它涉及训练计算机系统从数据中学习，进而做出预测或决策。这种方法分为监督式、无监督式和强化式三种类型。在监督式机器学习中，算法使用标记好的训练数据集来提高其准确性；在无监督式中，则没有特定的目标输出，而是寻找数据中的模式或关系；最后，在强化式环境中，算法通过与环境交互并根据反馈调整行为来逐步改善性能。
深度学习
深度学习是一种特殊的机器学习，其核心在于构建具有多层次结构的神经网络，这些网络模仿人类大脑处理信息的方式。深度神经网络能够自动提取输入数据中的复杂特征，从而实现图像识别、自然语言处理等任务。此外，随着GPU硬件技术的发展和优化算法，如梯度下降法、卷积神经网络（CNN）等，深度学习已经成为解决复杂问题的一种有效工具。
自然语言处理
自然语言处理（NLP）专注于使计算机理解和生成人类语言。这包括语音识别、文本分析、情感检测以及生成自动摘要等。NLP对于提升用户体验至关重要，因为它可以帮助开发者创建更加友好的人际交互界面。
计算视觉
计算视觉研究如何让计算机系统从图像或者视频流中提取有意义信息。这包括物体检测、分类以及场景理解等任务。在这些领域内，一些最新成就如实时对象检测可能会改变我们日常生活中的很多应用，比如安全监控系统或者自主驾驶汽车。
语音识别与合成
语音识别技术使得电脑能够听懂并理解人的声音，并进行相应反应。而语音合成则相反，将文字转换为可听的声音，使得人们可以通过简单的话语控制设备。此类技术已被广泛应用于虚拟助手、小型家电甚至电话客服系统之中。
智能决策支持系统
这类系统旨在帮助企业管理者基于大量历史数据做出更明智决策。它们通常结合统计分析模型和其他先进数学方法，如优化理论，以及数据库管理以提供最佳方案建议。在金融服务业尤其受欢迎，因为它可以用于风险评估、高级定制投资组合以及市场趋势预测等。
综上所述，人工智能包含哪些具体内容是一个覆盖了从基础软件到高级应用的大致框架，其中每个子领域都有其独特之处，同时也紧密相关，以形成一个庞大的整体体系。随着科技不断前沿，我们将见证更多令人惊叹的人工智能创造力展现出来。
