人工智能（AI）可以说是机器人应用领域里非常令人兴奋的领域。这当然是具有很大争议性的：每个人都同意机器人可以在装配线上工作，但对机器人是否能够智能化没有达成共识。

  像“机器人”这个词本身一样，人工智能很难定义。^人工智能将是人类思维过程的再造 - 一个具有智能的人造机器。这将包括学习任何事物的能力、推理能力、使用语言的能力以及制定原创想法的能力。机器人^还远未达到人工智能的水平，但他们在更有限的人工智能方面取得了很大的进步。今天的人工智能机器可以复制一些特定的智力元素。

  计算机已经可以解决有限领域的问题。人工智能解决问题的基本思路很简单，但执行起来很复杂。首先，人工智能机器人或计算机通过传感器或人工输入收集有关情况的事实。计算机将此信息与存储的数据进行比较，并确定信息的含义。计算机运行各种可能的操作，并根据收集的信息预测哪个操作更成功。当然，计算机只能解决它编程解决的问题 - 它没有任何广义的分析能力。国际象棋计算机就是这种机器的一个例子。

  一些现代机器人也有能力，以有限的能力学习。学习机器人识别某个动作（例如以某种方式移动它的腿）是否达到了预期的结果（通过障碍物）。机器人存储此信息并在下次遇到相同情况时尝试成功操作。同样，现代计算机只能在非常有限的情况下执行此操作。他们不能像人类那样吸收任何信息。一些机器人可以通过模仿人类行为来学习。在日本，机器人^通过自己展示动作来教导机器人跳舞。

  人工智能的真正挑战在于理解自然智能是如何工作的。开发人工智能并不像建立人工心脏 - 科学家们没有一个简单、具体的模型可供使用。我们确实知道大脑中有数十亿的神经元，我们通过建立不同神经元之间的电连接来思考和学习。但是我们并不确切知道所有这些连接如何加入更高的推理，甚至是低级别的操作。复杂的电路似乎难以理解。

  因此，人工智能研究主要是理论研究。科学家假设我们是如何学习和思考的，为什么这样做，他们用机器人来试验他们的想法。布鲁克斯和他的团队专注于人形机器人，因为他们觉得能够像人类一样体验这个世界对于培养类似人类的智慧至关重要。它还使人们更容易与机器人交互，这可能使机器人更容易学习。

  正如物理机器人设计是理解动物和人体解剖学的便利工具一样，人工智能研究对于理解自然智能的工作原理也很有用。对于一些机器人^来说，这种洞察力是设计机器人的^目标。其他人设想一个我们与智能机器并存的世界，并使用各种较小的机器人进行体力劳动、医疗保健和沟通。许多机器人^预测，机器人进化终将使我们变成电子机器人 - 人类与机器集成。可以想象，未来的人们可以将他们的思想融入到坚固的机器人中，并且可以存活数千年！

  无论如何，机器人在未来的日常生活中肯定会发挥更大的作用。在未来的几十年中，机器人应用将逐渐走出工业和科学世界，进入日常生活，就像计算机在20世纪80年代普及到家庭一样。