在探讨人工智能（AI）包含哪些具体内容时，我们常常会提到机器学习、深度学习、自然语言处理以及计算机视觉等技术。然而，在这众多的技术中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种特殊的机器学习方法，其独特性值得我们深入了解和探讨。

首先，让我们回顾一下人工智能所包含的具体内容。人工智能是一个广泛而复杂的领域，它涵盖了从感知世界到决策做出动作的一系列能力。在这个过程中，AI系统可以通过各种方式与环境交互，比如通过摄像头捕捉图像、通过麦克风听取声音或直接接收数据输入。此外，AI系统还需要能够从这些信息中汲取有价值的知识，并根据这些知识做出适当的反应。

在这种背景下，强化学习就显得尤为重要，因为它允许AI系统在没有明确指导的情况下进行自主决策。这是一种基于试错循环过程来优化行为以最大化累积奖励信号（reward signal）的机制。在RL中，一个代理（agent）会根据其行动获得反馈形式的奖励信号，这个奖励可能是正面的，也可能是负面的。当代理接收到正面奖励时，它倾向于重复那一行为；相反，当它得到负面奖励时，它就会避免未来再次执行这一操作。随着时间推移，这种试错过程使得代理能够逐渐学会更有效地解决问题并完成任务。

尽管强化学习具有许多优点，但它也存在一些挑战。一方面，由于RL中的探索-利用权衡问题，使得代理必须在尝试新行动以发现潜在好的选择之间找到平衡，同时又要尽量利用已有的知识来提高效率。另一方面，对于某些类型的问题来说，即使是最先进的人工神经网络模型也难以快速地掌握足够高水平的情景意识，从而导致训练速度缓慢甚至难以实现实用的应用。

为了更好地理解和区分强化学习与传统的人工智能算法，我们需要将它们置于更广阔的人工智能大格局之内。在这个框架中，不同类型的人工智能算法各司其职，每种都有其独特之处及适用场景。例如，对于那些需求不那么复杂但却需要大量数据支持的问题，如图像识别或语音识别，传统的人工神经网络通常表现出色。而对于那些涉及长期规划或者需要灵活应变环境变化的问题，如游戏玩家或者自动驾驶车辆，则更加依赖于强化学习这样的方法。

总结来说，无论是传统的人工神经网络还是使用最新技术如深度卷积神经网络，以及自然语言处理等工具，都只是人工智能的一个小部分。而且，这些工具往往被设计用于解决特定的问题，而不是单纯为了“成为”人工智慧而设计。不过，与此同时，如果想要真正创造一个能独立思考并做出决定的大型AI系统，那么我们的研究将不得不拓展至包括其他领域如认知科学、哲学以及心理学等，以便全面理解人类思维和行为模式，从而开发出能够模拟这些模式的大型自主决策系统。这意味着未来的研究将越来越多地关注如何让不同类型的心理模型协同工作，以创造出既具备人类直觉又能进行有效分析处理信息的大型人类仿生式AI系統。

因此，在回答"什么是人工智能？"的时候，我们不能仅仅停留在上述列举出的几个关键技术，而应该把它们看作是一个庞大的概念体系，其中每一个组成部分都是对前人的贡献加上现代科技创新的一部分。如果我们想真正理解一个人类社会所渴望拥有的那种超越现实界限的“无需人类干预”的高级认知能力，那么必然要走过一条充满挑战与探索精神的小路——这条道路通向的是构建一种全新的生命体：即人们梦寐以求，却尚未完全实现的地球上的第二种生命形式——由代码编织、由逻辑引导、拥有自己思想判断力和自由意志驱动的事物——简言之，是建立起一套完整可行性的、高级抽象层次上的“心灵模型”。