由于人工智能(AI)，機器人現在可以自己學習、適應和做出決策，而不需要人類或預先編程的指令。已啟用AI的機器人配備了算法，使其能夠分析和了解來自其環境的數據，并采取適當的行動。這些算法可能被認為類似于人類大腦，其從感官上解釋信息，尋找模式，并產生結果。通過使用語音識別和自然語言處理，人工智能(AI)還可以讓機器人與人和其他機器進行交互。
機器人學中的人工智能是一個迷人的領域，融合了兩個相互關聯的學科，人工智能(AI)和機器人。其旨在創造出能夠推理、學習、感知和決策的人工智能機器人名稱，這些任務通常需要人類的智慧。人工智能涉及開發智能機器行為的軟件和算法，而機器人學專注于機器人的設計、制造和使用。當它們結合在一起時，就形成了機器人人工智能，用人工智能技術增強機器人系統，提高其能力和自動化程度，使它們能夠執行更復雜和獨立的任務。
根據機器人的種類、功能和目標，人工智能以多種方式應用于機器人技術。人工智能在機器人領域的典型應用包括:
計算機視覺：分析和理解視覺數據，包括圖片和電影，是人工智能這一領域的重點。借助計算機視覺，機器人可以測量距離、深度和尺寸，還可以檢測和識別周圍的物體、面孔、手勢和風景。對于導航和避障，以及物體識別、跟蹤和操縱等任務，計算機視覺至關重要。
機器學習：開發能夠從數據和經驗中學習的算法，而無需顯式編程，這是人工智能領域的重點。由于機器學習，機器人現在可以以最佳狀態運行，適應新環境，并解決傳統方法過于復雜或動態的問題。根據數據和反饋的類型和可訪問性，機器學習可以使用有監督、無監督或強化學習方法。對于分類、聚類、回歸、異常檢測和控制等任務，機器學習是有幫助的。
自然語言處理：自然語言處理和創造，包括語音和文本，屬于人工智能的這個領域。通過使用自然語言創建、解釋和翻譯的方法，自然語言處理賦予機器人與人和其他機器交流的能力。會話系統、信息提取、情感分析和人機交互等活動需要自然語言處理。
深度學習：人工神經網絡由多層連接的節點組成，能夠從大量數據中學習復雜的非線性模式，是機器學習的這個分支的主題。深度學習使機器人能夠執行需要高級抽象和泛化的計算機視覺、語音識別、圖像識別和自然語言處理任務。根據網絡的設計和目的，卷積、循環或生成神經網絡也可以用于深度學習。
情感智能：有些機器人被設計成能夠感知和回應人類的情感。情感智能可以通過分析面部表情、語音語調等信息，使機器人更好地理解人類用戶的情感狀態，并做出相應的回應。
協作和集群智能：多個機器人可以通過協同工作來完成更復雜的任務。協作和集群智能技術允許機器人之間共享信息、協調動作，并共同解決問題。
感知增強和傳感器技術：機器人通常配備各種傳感器，如攝像頭、激光雷達、超聲波傳感器等。人工智能可以處理和分析這些傳感器提供的數據，使機器人更好地理解周圍環境。
運動控制和路徑規劃：通過強化學習和其他控制算法，機器人可以學會執行復雜的動作和運動。路徑規劃算法則允許機器人規劃最優路徑以完成任務，例如避開障礙物或在復雜環境中導航。
這些應用使得機器人在各種領域中都能夠發揮作用，包括制造業、醫療保健、服務行業、軍事等。人工智能為機器人賦予了更高級的智能和適應性，使其能夠更靈活、高效地執行各種任務。
人工智能和機器人技術共同為未來技術和社會的發展帶來了許多機遇和困難。擁有人工智能技能的機器人可以執行人類無法完成的任務，如太空探索、戰斗、救生等。然而，人工智能機器人也可能帶來危險和道德難題。例如，其可能取代人類勞動，引發事故，或引發有關責任和責任的道德問題。因此，保障這些設備的安全性、可靠性和公平性以及維護人權、尊嚴和價值觀的法律和準則，需要作為人工智能在機器人技術中的開發和使用的指南。
