今天的智能機器人，通過學習完成更多的工作，處理更復雜的過程，智能機器人可以通過程序或算法執行智能操作。智能系統可以表現出規劃、學習、邏輯推理、比較、解決問題、認識、高級系統的創造力等多種人類智能特征。在一些市場上，人工智能和機器學習可能相似，但機器學習通常被認為是人工智能的子集。支持人工智能的算法可以模擬人腦神經元之間的連接結構，識別大量數據中的關系。人工智能可以被認為是有限的思維形式。

過去五年里，人工智能科學取得了巨大的進步，并發展成了深度學習、機器學習等不同水平的能力。窄人工智能是執行單一功能人工智能的特定算法，無需復雜的編程過程即可完成特定任務。一般的人工智能更接近人類的智能，具有廣泛的適應性和智能，可以學習各種不相關的任務。利用積累的經驗獲得專業知識，提高準確性。

人工智能目前被廣泛使用，從分析購買偏好、支持、人臉識別的聊天機器人，到優化飛機設計、識別潛在藥物不良反應的機器人。機器人技術是工業4.0自動化的推動者，將制造過程從傳統的人工勞動轉移到“智能”機器人。

多年來，機器人被制造出來承擔超出人類能力的危險或重復性任務。自動點焊、仲裁處理、有毒噴霧操作等也長期利用機器人操作。這些設備需要詳細的編程，并僅限于非常具體的工作。

今天的機器人包括可以半自動或完全自主執行一系列動作的可編程機器。具有足夠的靈活性，可以快速適應新任務。他們可以移動汽車引擎，進行簡單的組裝或接送工作。

集成人工智能的先進機器人將繼續變得更加智能，簡化任務學習過程，但我們還處于充分發揮潛力的初期階段。英偉達最近展示了機器人使用視覺系統的能力。這個系統只要看著教練一次完成一個任務，就能復制這個過程。這打開了簡單的語言訓練和直接機器與機器交流的可能性。在這里，機器人可以共享信息，互相教導。

歷史證明，沒有完全理解，高度復雜的系統會帶來意想不到的結果。人工智能機器人應用加速，范圍廣。將來應用到的領域會更多。