人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的科学与技术，它通过模拟人类的思维、学习、推理、判断等能力，以实现一些人类无法完成或不愿意完成的复杂任务。AI的学习过程可以通过机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）等方法进行。
AI学习的新源泉主要包括以下几个方面：
1. 大数据：AI的学习需要大量的数据进行训练和学习。随着互联网的快速发展和智能设备的普及，各类数据被大规模生成和采集，这为AI学习提供了丰富的数据源。通过分析和处理这些海量数据，AI能够从中挖掘出有用的知识和规律，并提供更精确的预测和决策。
2. 云计算：云计算技术的发展使得AI学习可以在分布式的计算资源上进行，大大提高了计算效率和学习能力。通过云端的强大计算能力和存储资源，AI学习可以更快速地处理和分析大规模数据，并进行复杂的机器学习和深度学习任务。
3. 自动驾驶：自动驾驶技术是AI学习的重要应用领域之一。自动驾驶车辆需要通过学习和感知环境，进行决策和控制，从而实现自主行驶。AI学习可以通过分析大量的驾驶数据和场景，提高自动驾驶系统的准确性和可靠性，使其更加安全和智能。
4. 机器人技术：机器人技术是AI学习的另一个重要应用领域。机器人需要通过学习和感知环境，进行自主操作和交互。通过AI学习，机器人可以从大量的实验数据中学习到有效的运动规划、交互策略等，提高其运动控制和智能化水平。
5. 跨学科研究：AI学习需要融合众多学科的知识和方法。随着人工智能的发展，越来越多的学科领域开始与AI进行交叉研究，如计算机科学、数学、心理学、生物学等。这些跨学科的研究不仅拓宽了AI学习的应用领域，还推动了AI学习的理论和方法的创新和进步。
总之，大数据、云计算、自动驾驶、机器人技术和跨学科研究等成为AI学习的新源泉，不断推动着人工智能技术的发展，并为智能革命的到来铺平了道路。
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