自然语音处理算法（NLP）作为“耳朵”和“嘴巴”，能够识别人类语言，理解人类意图，并实现流畅的语言交互，NLP算法的核心包括语音识别算法（NLU）、自然语言生成（NLG）、语音识别算法（ASR）、语音合成算法（TTS）组成。

ASR负责“听”懂用户的话，NLU负责理解用户的意图，NLG根据理解生成回复，TTS则负责将回复以语音的形式“说”出来。

计算机视觉算法（CV）作为“眼睛”，让计算机能够像人类一样，识别和理解图像及视频的内容。计算机视觉工作步骤：通过相机或图像传感器进行图像获取，利用图像预处理算法对图像进行预处理，利用特征提取算法提成图像特征，利用支持向量机算法（SVM）和卷积神经网络算法（CNN）对特征进行匹配与分类，对关键信息进行决策与后处理。

强化学习算法（RL）是作为“成长引擎”，使智能体能够在复杂环境下自我纠错，实现自我优化和进步，它使计算机系统能够在没有明确指导的情况下通过与环境的交互来学习如何执行任务。

强化学习（RL）是一种学习框架，其中智能体（Agent） 通过与环境（Environment） 的交互，在每一步从环境中接收（receive）状态（State）和奖励（Reward），并通过选择行动（Action）来学习最优策略，以最大化其累计奖励。强化学习是让智能体找到一种行为策略，使得它在长期内获得的奖励总和（通常是期望值）最大化。