重写下面这段文本：《人工智慧：从感知到理解》

在人工智能领域，我们通常将人工智能系统的任务划分为感知和理解两个部分。感知指人工智能系统获取和处理数据的过程，例如视觉、语音等。而理解指系统对这些数据的理解和推理能力，例如自然语言处理、知识图谱等。

最近几年，深度学习技术在人工智能领域得到了广泛的应用。深度学习模型能够通过反向传播算法，自动学习输入数据的特征，并在任务中进行优化。这种技术在计算机视觉和自然语言处理等领域具有重要应用。

此外，深度学习还可以与增强学习等技术相结合，实现在复杂环境下的决策和控制。

然而，人工智能在理解任务上仍存在很多问题，例如针对复杂问题的推理能力、对背景知识的理解能力等。未来的研究需要进一步开发新的技术，提升人工智能系统的理解能力。
在人工智能领域，任务通常被划分为感知和理解两部分。感知是处理数据的过程，如视觉和语音。理解则是数据的理解和推理，如自然语言处理和知识图谱。近年来，深度学习技术得到广泛应用，能够自动学习特征并优化任务。然而，人工智能仍面临理解任务的挑战，需要开发新技术来提升系统理解能力。