（注，根据要求直接生成20-30字疑问标题，原标题本身已是明确疑问句，故无需修改，符合字数要求。）

我们需要明确“人工智能”的定义，人工智能是一个广泛的领域，旨在创造能够模拟、延伸和扩展人类智能的机器，它包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、知识图谱、专家系统等多个子领域。

这些技术的共同点是它们都致力于让机器“思考”、“学习”、“感知”和“决策”。

基于这个定义,以下是一些与人工智能无关或关系非常间接的技术：

传统关系型数据库

• 技术描述：如 MySQL, PostgreSQL, Oracle，这是一种用于存储、管理和查询结构化数据的软件系统，它使用 SQL (结构化查询语言) 进行增删改查操作。
• 为何与AI无关：数据库本身是一个数据存储和管理系统，它的核心功能是高效、可靠地保存数据，并按照预设的规则（SQL语句）进行检索，它不具备学习能力、推理能力或自主决策能力，它更像是AI系统的“文件柜”或“记忆仓库”，而不是AI本身，AI系统需要从数据库中读取数据来进行训练和推理，但数据库技术本身不是AI。

常规的网页爬虫

• 技术描述：一种按照一定规则，自动地抓取万维网信息的程序或脚本。
• 为何与AI无关：一个基础的爬虫只是一个自动化脚本，它的工作流程是机械的：1. 访问一个URL；2. 下载页面内容；3. 解析内容，提取所需信息（如链接）；4. 将新链接加入待抓取队列；5. 重复，这个过程不涉及理解页面内容、判断信息重要性或做出智能决策，虽然高级的、结合了NLP的爬虫（如能理解文章主题、过滤垃圾信息）可以被认为是AI应用，但常规的爬虫技术本身是自动化，而非智能化。

硬件虚拟化

• 技术描述：如 VMware, VirtualBox，这是一种将一台物理计算机虚拟化为多台虚拟计算机的技术。
• 为何与AI无关：虚拟化的目的是资源隔离和高效利用，它让你在一台物理服务器上运行多个独立的操作系统和应用，它们互不干扰，这和AI的“智能”目标完全不同，虚拟化技术可以为AI模型训练提供计算环境（例如在云平台上创建多个GPU虚拟机来并行训练），但它本身不提供任何智能功能。

常规的加密技术

• 技术描述：如 AES, RSA，这是一种用于保障信息安全的技术，通过算法将明文数据转换为密文，防止未经授权的访问。
• 为何与AI无关：加密的核心是数学和算法，目的是确保数据的保密性、完整性和认证性，它是一个确定性的过程（用密钥加密，用对应的密钥解密），不涉及学习或不确定性，AI可以被用来分析和破解加密系统，或者用于开发新的加密算法（后量子密码学），但常规的、成熟的加密技术本身是防御性的安全工具，而非智能技术。

网络协议

• 技术描述：如 TCP/IP, HTTP，这是计算机网络中进行数据交换和通信的规则和标准。
• 为何与AI无关：协议是计算机之间“对话”的语言和语法，它们定义了数据如何打包、寻址、传输和路由，这些规则是预先定义好的、静态的，确保数据能够可靠地从A点到达B点，网络协议是所有现代应用（包括AI应用）的基础设施，但它本身不包含智能成分。

总结与对比

为了更清晰地展示区别,我们可以用一个表格来总结：

如果一个技术的核心是自动化、数据管理、资源隔离或安全防护，而不是模仿人类的认知和决策过程，那么它通常与人工智能无关，这些技术是构建现代数字世界的基石，而人工智能则是利用这些基石来构建能够“思考”和“行动”的智能应用。

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