在当今的科技领域，IT技术正以前所未有的速度发展和变革着世界，而其中人工智能无疑是最引人瞩目的部分。全国政协委员、百度董事长李彦宏指出人工智能代表大趋势，这一观点深刻地反映了人工智能在IT技术范畴内的重要地位和影响力。

人工智能与传统的IT技术有着千丝万缕的联系，又有着本质的区别。传统的IT技术更多地集中在数据的处理、存储以及信息的传递等方面。例如，早期的计算机网络技术主要解决的是如何让不同的计算机之间能够有效地通信，数据库技术侧重于数据的高效存储和查询。然而，人工智能在这些基础之上有了质的飞跃。它赋予了计算机系统一种类似人类智能的能力，能够进行学习、推理、决策等复杂的操作。

从机器学习这一人工智能的关键领域来看，它改变了传统的编程模式。在传统编程中，程序员需要明确地告诉计算机每一个步骤应该怎么做。但在机器学习中，计算机通过对大量数据的学习来构建模型，从而能够对新的数据进行预测或分类。例如在图像识别领域，计算机可以通过学习数以万计的图像数据，从而能够识别出不同的物体、场景甚至是人的面部表情。这种能力在安防监控、自动驾驶等众多领域有着巨大的应用潜力。

自然语言处理也是人工智能在IT技术中的一个重要体现。随着人们对人机交互需求的不断提高，自然语言处理技术让计算机能够理解人类的自然语言。像智能语音助手，无论是苹果的Siri、百度的小度还是其他的同类产品，都可以理解用户的语音指令，回答用户的各种问题，如查询天气、搜索信息等。这不仅仅是简单的语音识别，还涉及到对语义的理解和知识的推理，这背后是复杂的算法和大量的语料数据的支撑。

人工智能在IT技术领域的发展还推动了其他相关技术的进步。例如，为了满足人工智能对海量数据的需求，数据存储技术不断革新，从传统的机械硬盘存储向固态硬盘以及分布式存储发展。同时，数据传输技术也在不断提高速度和降低延迟，以确保数据能够快速地被人工智能系统所使用。在计算能力方面，芯片技术也在朝着适应人工智能计算的方向发展，专门为人工智能设计的GPU、TPU等芯片不断涌现，大大提高了人工智能模型训练和推理的速度。

然而，人工智能在IT技术领域的发展也面临着一些挑战。数据隐私就是其中一个重要的问题。由于人工智能系统需要大量的数据来进行学习，这些数据往往包含了用户的个人信息等敏感内容。如何在利用数据进行人工智能技术研发的同时，保护好用户的隐私，是需要解决的一个难题。另外，人工智能算法的可解释性也是一个备受关注的问题。很多复杂的人工智能模型如深度神经网络，其决策过程就像一个黑箱，难以解释其决策的依据，这在一些对安全性和可靠性要求极高的领域，如医疗、金融等，是需要克服的障碍。