在探讨“人工智能包含哪些具体内容”时，我们首先需要明确它是一个广泛的概念，涵盖了多个子领域和技术。以下是几个关键点，帮助我们更好地理解人工智能（AI）所包含的具体内容。
机器学习：这是人工智能的一个重要组成部分，它涉及到使用算法来分析数据，并从中学习做出预测或决策。这项技术在如图像识别、自然语言处理（NLP）、推荐系统等方面得到了广泛应用。
深度学习：作为机器学习的一种形式，深度学习利用具有多层结构的神经网络来模拟人类大脑的工作方式。它已被用于语音识别、自主车辆驾驶、医疗诊断等高级任务。
自然语言处理（NLP）：这是一门科学和工程学科，其目标是在计算机能够理解人类语言这一前提下，使计算机能够有效地解释、操纵和生成人类语言信息。例如，Siri和Alexa就是依赖于NLP技术实现的人工助手。
计算机视觉：这一领域研究如何使计算机通过摄像头或其他传感器捕获图像并从中提取有用的信息，如对象检测、场景分类以及自动驾驶汽车中的路线规划等。
知识表示与推理：这涉及到设计方法来存储知识，以及开发系统能够进行逻辑推理以解决复杂问题的问题求解能力。这类似于专家系统，但它们可以通过不断接收新的信息而不断进化其技能水平。
强化学习：这种类型的人工智能允许代理机构根据其行动获得奖励或惩罚，从而逐步提高其性能。在游戏玩家训练模型或者优化生产过程中，这一技术都发挥着重要作用，比如谷歌DeepMind公司对AlphaGo进行改进后，它就能打败世界顶尖棋手李世石，无数次证明了强化学习在复杂环境下的潜力。
** Robotics 和自动化**: 这些都是将AI集成到机械设备中的实践，它们使得机械能执行精细且高度可定制的任务，比如工业制造线上的零件装配或家庭服务业中的清洁活动。此外，还有无人驾驶汽车项目，也依赖于这些核心AI功能实现安全、高效行驶。
跨学科融合与创造性问题解决能力: AI不仅仅局限于上述特定的技术，而是跨越生物医学、大气科学甚至经济学等众多领域。同时，由AI驱动的问题解决也越来越成为一种创新思维模式，让数据驱动的情境反馈循环成为常态，以此促进全方位综合思考与创造性工作流程设计出来新颖想法产品或服务
总结来说，“人工智能包含哪些具体内容”的答案非常丰富且具备巨大的发展潜力，不论是在理论研究还是实际应用上，都展现出科技界对未来的无限憧憬和追求卓越的心态。而随着时间的推移，这一概念还会继续演变，不断向更多新的方向扩展开去，为我们的生活带来更加便捷舒适的地球形态。
