在跨语言信息检索中，人工智能通过一系列技术和方法克服语言障碍，实现不同语言之间的信息互通。

以下是一些关键技术和策略： 机器翻译： 机器翻译是跨语言信息检索中最直接的方法。

通过训练翻译模型，人工智能可以将用户查询从一种语言自动翻译成另一种语言，然后在目标语言中进行信息检索。

神经机器翻译（NMT）等现代翻译技术，利用深度学习网络，能够更准确地捕捉语言的复杂性和上下文信息，从而提高翻译质量。

跨语言表示学习： 跨语言表示学习旨在将不同语言的文本映射到同一个语义空间中，使得相似语义的文本在不同语言中具有相似的表示。

通过这种方法，即使不直接翻译查询，人工智能也能在目标语言中找到与查询语义相似的文本。

多语言模型： 多语言模型是同时支持多种语言的单一模型。

它们能够处理不同语言的输入，并输出相应语言的结果。

这种模型在跨语言信息检索中非常有用，因为它们可以直接处理用户用任何支持的语言提出的查询，而无需额外的翻译步骤。

语言特征提取与对齐： 人工智能可以提取不同语言的特征，如词汇、句法结构等，并通过特征对齐技术找到不同语言之间的对应关系。

这有助于在跨语言检索中识别出语义相似但表达形式不同的文本。

基于知识的系统： 利用知识图谱、本体等基于知识的系统，人工智能可以理解和推理不同语言之间的概念和关系。

这有助于在跨语言检索中更准确地匹配用户查询和文档内容。

混合方法： 在实际应用中，往往采用混合方法，结合上述多种技术来克服语言障碍。

例如，可以先使用机器翻译将查询翻译成目标语言，然后利用跨语言表示学习或多语言模型在目标语言中进行检索，并结合语言特征提取与对齐技术来进一步提高检索准确性。

持续优化与反馈： 跨语言信息检索系统的性能可以通过持续优化和反馈机制来不断提升。

通过收集用户反馈和评估检索结果的质量，人工智能可以不断调整和改进其算法和模型，以更好地克服语言障碍。

综上所述，人工智能通过机器翻译、跨语言表示学习、多语言模型、语言特征提取与对齐、基于知识的系统以及混合方法等多种技术和策略来克服跨语言信息检索中的语言障碍。

这些技术和策略的不断发展和优化，将推动跨语言信息检索技术的不断进步和应用范围的拓展。