人工智能（AI）無疑是機器人學(xué)中最令人興奮的領(lǐng)域，無疑也是最有爭議的：所有人都認(rèn)為，機器人可以在裝配線上工作，但對于它是否可以具有智能則存在分歧。

就像“機器人”這個術(shù)語本身一樣，您同樣很難對“人工智能”進(jìn)行定義。終極的人工智能是對人類思維過程的再現(xiàn)，即一部具有人類智能的人造機器。人工智能包括學(xué)習(xí)任何知識的能力、推理能力、語言能力和形成自己的觀點的能力。目前機器人專家還遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法實現(xiàn)這種水平的人工智能，但他們已經(jīng)在有限的人工智能領(lǐng)域取得了很大進(jìn)展。如今，具有人工智能的機器已經(jīng)可以模仿某些特定的智能要素。

計算機已經(jīng)具備了在有限領(lǐng)域內(nèi)解決問題的能力。用人工智能解決問題的執(zhí)行過程很復(fù)雜，但基本原理卻非常簡單。首先，人工智能機器人或計算機會通過傳感器（或人工輸入的方式）來收集關(guān)于某個情景的事實。計算機將此信息與已存儲的信息進(jìn)行比較，以確定它的含義。計算機會根據(jù)收集來的信息計算各種可能的動作，然后預(yù)測哪種動作的效果最好。當(dāng)然，計算機只能解決它的程序允許它解決的問題，它不具備一般意義上的分析能力。象棋計算機就是此類機器的一個范例。

某些現(xiàn)代機器人還具備有限的學(xué)習(xí)能力。學(xué)習(xí)型機器人能夠識別某種動作（如以某種方式移動腿部）是否實現(xiàn)了所需的結(jié)果（如繞過障礙物）。機器人存儲此類信息，當(dāng)它下次遇到相同的情景時，會嘗試做出可以成功應(yīng)對的動作。同樣，現(xiàn)代計算機只能在非常有限的情景中做到這一點。它們無法像人類那樣收集所有類型的信息。一些機器人可以通過模仿人類的動作進(jìn)行學(xué)習(xí)。在日本，機器人專家們向一部機器人演示舞蹈動作，讓它學(xué)會了跳舞。

有些機器人具有人際交流能力。Kismet是麻省理工學(xué)院人工智能實驗室制作的機器人，它能識別人類的肢體語言和說話的音調(diào)，并做出相應(yīng)的反應(yīng)。Kismet的作者們對成人和嬰兒之間的交互方式很感興趣，他們之間的交互僅憑語調(diào)和視覺信息就能完成。這種低層次的交互方式可以作為類人學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基礎(chǔ)。

Kismet機器人

Kismet和麻省理工學(xué)院人工智能實驗室制造的其他機器人采用了一種非常規(guī)的控制結(jié)構(gòu)。這些機器人并不是用一臺中央計算機控制所有動作，它們的低層次動作由低層次計算機控制。項目主管羅德尼·布德克斯（RodneyBrooks）相信，這是一種更為準(zhǔn)確的人類智能模型。人類的大部分動作是自動做出的，而不是由最高層次的意識來決定做這些動作。

人工智能的真正難題在于理解自然智能的工作原理。開發(fā)人工智能與制造人造心臟不同，科學(xué)家手中并沒有一個簡單而具體的模型可供參考。我們知道，大腦中含有上百億個神經(jīng)元，我們的思考和學(xué)習(xí)是通過在不同的神經(jīng)元之間建立電子連接來完成的。但是我們并不知道這些連接如何實現(xiàn)高級的推理能力，甚至對低層次操作的實現(xiàn)原理也并不知情。大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)似乎復(fù)雜得不可理解。

因此，人工智能在很大程度上還只是理論?？茖W(xué)家們針對人類學(xué)習(xí)和思考的原理提出假說，然后利用機器人來實驗他們的想法。

正如機器人的物理設(shè)計是了解動物和人類解剖學(xué)的便利工具，對人工智能的研究也有助于理解自然智能的工作原理。對于某些機器人專家而言，這種見解是設(shè)計機器人的終極目標(biāo)。其他人則在幻想一個人類與智能機器共同生活的世界，在這個世界里，人類使用各種小型機器人來從事手工勞動、健康護(hù)理和通信。許多機器人專家預(yù)言，機器人的進(jìn)化最終將使我們徹底成為半機器人，即與機器融合的人類。有理由相信，未來的人類會將他們的思想植入強健的機器人體內(nèi)，活上幾千年的時間！

無論如何，機器人都會在我們未來的日常生活中扮演重要的角色。在未來的幾十年里，機器人將逐漸擴(kuò)展到工業(yè)和科學(xué)之外的領(lǐng)域，進(jìn)入日常生活，這與計算機在20世紀(jì)80年代開始逐漸普及到家庭的過程類似。