通过自然语言处理，人工智能可以进行自动翻译、语音识别、情感分析等任务。通过机器学习和深度学习等技术，人工智能可以从大量数据中学习，自主地做出决策，并不断改进和优化自己的决策能力。
人工智能智能化时代的引擎包括了以下几个方面：
1. 大数据：人工智能需要大量的数据作为基础，通过分析海量数据，可以建立数据模型，提供智能决策和预测能力。
2. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过训练模型使机器能够自动学习和改进。机器可以通过分析数据自动发现模式、规律和趋势，从而实现更准确的预测和决策能力。
3. 深度学习：深度学习是一种机器学习的方法，通过构建深层神经网络模型来进行模式识别和特征提取。它的特点是可以处理大规模的数据，并具有良好的泛化能力。
4. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能领域的关键技术之一，它使机器能够理解和处理人类的自然语言。通过自然语言处理，人工智能可以进行自动翻译、语音识别、情感分析等任务。
5. 计算机视觉：计算机视觉使机器能够感知、理解和解释图像和视频。通过计算机视觉，人工智能可以实现图像识别、人脸识别、目标检测等应用。
6. 自主决策：人工智能智能化时代的引擎还包括了自主决策能力。通过机器学习和深度学习等技术，人工智能可以从大量数据中学习，自主地做出决策，并不断改进和优化自己的决策能力。
这些引擎共同驱动着人工智能在各个领域的应用和发展，为人们提供更智能化、高效率的产品和服务。