人工智能（AI）在过去几十年中取得了巨大的进步，从简单的规则系统发展到复杂的机器学习模型，甚至涉及到了深度学习。然而，无论是哪种类型的人工智能，其核心目标都是模拟人类智能行为，即能够理解、学习和解决问题。在这个过程中，知识表示和推理扮演着至关重要的角色。
首先，我们来看什么是知识表示。知识表示可以被视作人工智能系统内存中的数据结构，它们包含了关于世界状态、对象属性以及它们之间关系的一切信息。当我们谈论AI时，我们通常指的是这些结构如何组织，以及它们如何被使用以实现特定的任务。例如，在自然语言处理（NLP）领域，词汇表就是一种常见的知识表示，它提供了一种将单词映射到数字向量上的方式，这些向量可以用来计算文本之间的相似性或差异。
接着，让我们探讨一下推理。这一概念源于逻辑学，是指从已知的事实出发，得出新的结论或解释现象的一系列操作。对于人工智能来说，有效地进行推理意味着能够根据输入数据做出合乎逻辑且有用的决策。不管是在图像识别、语音识别还是自动驾驶方面，只有当AI能够正确地理解其所接收到的信息并据此做出反应时，它才能真正发挥作用。
在继续探索为什么这些技术如此关键之前，让我们回顾一下人工智能需要掌握哪些技术。一方面，这包括算法，如支持向量机（SVM）、随机森林等，以及更现代如神经网络、卷积神经网络等；另一方面，还包括对大规模数据集进行分析的手段，比如深度学习框架TensorFlow或者PyTorch。此外，对于复杂问题，如情感分析或者推荐系统，不同的问题需要不同的方法来解决，因此一个强大的工具箱是不足为奇的。
但是，即使拥有最先进算法和最丰富的大数据集，如果没有有效的人类智慧即“智慧”的融入，那么整个体系就会缺乏灵魂。在这种情况下，我们就不得不再次提醒自己：人的能力不仅仅限于执行任务，更在于思考，并利用我们的经验去指导我们的决策过程。而这正是知识代表与推理由其存在的地方——他们让我们能将无数个点连接成线，将线条绘制成为图形，使之具备意义，使之能告诉故事而非只是一串数字。
因此，当人们谈论人工智能需要学哪些技术时，他们往往会忽略了这一点，而我认为这是非常错误的一个观念，因为如果没有对基本原则——比如逻辑思维——的了解，就无法确保任何一个人造设备都能安全可靠地工作。如果没有良好的设计，那么它可能会导致灾难性的后果，就像一个医生因为忘记了基本医学原则而给病患开错药一样危险。
总结来说，无论是通过统计方法还是基于规则的人工智能，最终目标都是创造一种能够帮助人类完成各种各样的任务，同时保持其自身效率并不断改进自己的能力。这要求开发者必须考虑如何把上述两项技能融合到一起，以便让机器更好地理解新环境，并适应未来的挑战。而为了实现这一点，我们必须不断探索新的理论和实践方法，以确保我们的艺术品永远处于前沿，而不是落后。
