在现代社会，随着科技的飞速发展，智能装备已经成为日常生活和工作中的不可或缺的一部分。它们不仅能够完成复杂的任务，还能不断学习和适应新的环境。那么，智能装备主要学什么呢？我们来一一探讨。

机器学习

机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它使得计算机能够从数据中学习，并根据这些数据进行预测或决策。对于智能装备来说，这种能力至关重要，因为它可以帮助它们理解用户需求、识别模式并做出相应反应。这涉及到多种算法，如监督式学习、无监督式学习、强化学习等，每一种都有其特定的应用场景和优势。在实际操作中，通过大量的数据训练，可以让智能设备更好地服务于人们。

自然语言处理

智能装备需要能够理解人类语言，以便与用户进行有效沟通。自然语言处理（NLP）技术提供了这一可能，它允许设备分析文本内容，从而解释语义意图并作出合理回应。这包括词性标注、语法分析、情感检测以及对话管理等多个方面。在实践中，对于需要与用户进行交互的大型公共设施或者家用电子产品来说，都会内置这项功能，使得与人交流更加顺畅高效。

计算机视觉

在很多情况下，了解周围环境也是关键功能之一。而计算机视觉技术就提供了一条途径，让设备能够看到世界，就像人类一样看待物体和空间。通过深度神经网络等方法，对图像进行提取特征，最终达到识别对象、跟踪移动目标甚至执行自动驾驶等任务。这在医疗监控系统、大型仓库管理系统以及各种自动化工业中发挥着巨大作用。

模拟模型构建

对于某些复杂现象，比如气候变化或者经济市场波动，由于直接观测困难，我们往往只能依靠数学模型来模拟这些过程。这种模拟模型构建能力不仅提升了科学研究的精确度，也为决策制定提供了坚实依据。在金融交易系统、大规模灾害预警系统以及城市规划设计等领域，这项技能尤为关键，因为它可以帮助制定基于科学规律的决策方案，而不是盲目依赖经验判断。

安全性保障

随着网络安全问题日益凸显，在设计任何类型的智能设备时，都必须考虑到安全性的问题。一旦被黑客攻击，不但影响个人隐私，而且可能造成严重后果，因此防护措施必须得到充分重视。这包括加密通信协议、访问控制权限划分，以及防止未授权访问或恶意软件入侵。此外，与安全事件相关联的心理健康支持也成为了一个新兴课题，一些专家认为心理健康应该是整个项目开发的一部分，以避免过度使用导致的心理负担。

用户体验优化

最后，无论如何先进，如果没有良好的用户体验，那么即使拥有最先进技术也无法获得广泛接受。因此，将用户需求作为设计中心点，是所有创新活动中的一个基本原则。在这个过程中，可以采用可行性测试、小组讨论以及反馈收集等方法来不断完善产品，使其更加符合消费者的期望，同时还能促进企业持续改进以满足市场需求。

综上所述，尽管“什么”是一个简单的问题，但背后的答案却非常丰富且复杂。如果我们想要真正掌握“智慧”的力量，我们就必须深入理解这些核心知识体系，并将其融入到我们的日常生活和工作当中去，只有这样，我们才能拥抱未来，更好地利用那些令人惊叹的人工智能工具。不过，这正是现代科技发展带给我们的挑战——要学会如何利用这些工具，同时保持对他们能力边界认识清晰的地位，为此，我相信我们每个人都将变得越来越聪明，而不只是说变成了"AI"！