人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種復雜工作的理解是不同的。在了解人工智能之前我們需要對機器人的是如何工作的原理進行一定的了解，下面跟著銳馳機器人小編一起來學習下！
機器人是如何工作的
英語里機器人（Robot）這個術語來自于捷克語單詞robota，通常譯作強制勞動者。用它來描述大多數機器人是十分貼切的。世界上的機器人大多用來從事繁重的重復性制造工作。它們負責那些對人類來說非常困難、危險或枯燥的任務。
最常見的制造類機器人是機器臂。一部典型的機器臂由七個金屬部件構成，它們是用六個關節接起來的。計算機將旋轉與每個關節分別相連的步進式馬達，以便控制機器人（某些大型機器臂使用液壓或氣動系統）。與普通馬達不同，步進式馬達會以增量方式精確移動。這使計算機可以精確地移動機器臂，使機器臂不斷重復完全相同的動作。機器人利用運動傳感器來確保自己完全按正確的量移動。
這種帶有六個關節的工業機器人與人類的手臂極為相似，它具有相當于肩膀、肘部和腕部的部位。它的肩膀通常安裝在一個固定的基座結構（而不是移動的身體）上。這種類型的機器人有六個自由度，也就是說，它能向六個不同的方向轉動。與之相比，人的手臂有七個自由度。
人類手臂的作用是將手移動到不同的位置。類似地，機器臂的作用則是移動末端執行器。您可以在機器臂上安裝適用于特定應用場景的各種末端執行器。有一種常見的末端執行器能抓握并移動不同的物品，它是人手的簡化版本。機器手往往有內置的壓力傳感器，用來將機器人抓握某一特定物體時的力度告訴計算機。這使機器人手中的物體不致掉落或被擠破。其他末端執行器還包括噴燈、鉆頭和噴漆器。
工業機器人專門用來在受控環境下反復執行完全相同的工作。例如，在焊錫的領域，傳統的人工焊錫不但效率不高，而且焊錫過程會產生對人體有害的起來，利用自動焊錫機就可以很好的解決這些問題，不但可以提高焊錫的效果，機器人維修，成本也會得到相應的減少。對于企業的發展是很有必要的。
機器臂是制造汽車時使用的基本部件之一
大多數工業機器人在汽車裝配線上工作，負責組裝汽車。在進行大量的此類工作時，機器人的效率比人類高得多，因為它們非常精確。無論它們已經工作了多少小時，它們仍能在相同的位置鉆孔，用相同的力度擰螺釘。制造類機器人在計算機產業中也發揮著十分重要的作用。它們無比精確的巧手可以將一塊極小的微型芯片組裝起來。
機器臂的制造和編程難度相對較低，因為它們只在一個有限的區域內工作。如果您要把機器人送到廣闊的外部世界，事情就變得有些復雜了。
首要的難題是為機器人提供一個可行的運動系統。如果機器人只需要在平地上移動，輪子或軌道往往是最好的選擇。如果輪子和軌道足夠寬，它們還適用于較為崎嶇的地形。但是機器人的設計者往往希望使用腿狀結構，因為它們的適應性更強。制造有腿的機器人還有助于使研究人員了解自然運動學的知識，這在生物研究領域是有益的實踐。機器人的腿通常是在液壓或氣動活塞的驅動下前后移動的。各個活塞連接在不同的腿部部件上，就像不同骨骼上附著的肌肉。若要使所有這些活塞都能以正確的方式協同工作，這無疑是一個難題。在嬰兒階段，人的大腦必須弄清哪些肌肉需要同時收縮才能使得在直立行走時不致摔倒。同理，機器人的設計師必須弄清與行走有關的正確活塞運動組合，并將這一信息編入機器人的計算機中。許多移動型機器人都有一個內置平衡系統（如一組陀螺儀），該系統會告訴計算機何時需要校正機器人的動作。
人工智能（AI）無疑是機器人學中最令人興奮的領域，無疑也是最有爭議的：所有人都認為，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。就像機器人這個術語本身一樣，工業機器人維修，您同樣很難對人工智能進行定義。終極的人工智能是對人類思維過程的再現，即一部具有人類智能的人造機器。人工智能包括學習任何知識的能力、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遠無法實現這種水平的人工智能，但他們已經在有限的人工智能領域取得了很大進展。如今，具有人工智能的機器已經可以模仿某些特定的智能要素。
計算機已經具備了在有限領域內解決問題的能力。用人工智能解決問題的執行過程很復雜，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）來收集關于某個情景的事實。計算機將此信息與已存儲的信息進行比較，以確定它的含義。計算機會根據收集來的信息計算各種可能的動作，然后預測哪種動作的效果最好。當然，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。
某些現代機器人還具備有限的學習能力。學習型機器人能夠識別某種動作（如以某種方式移動腿部）是否實現了所需的結果（如繞過障礙物）。機器人存儲此類信息，當它下次遇到相同的情景時，會嘗試做出可以成功應對的動作。同樣，現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行學習。在日本，機器人專家們向一部機器人演示舞蹈動作，讓它學會了跳舞。
有些機器人具有人際交流能力。Kismet是麻省理工學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，并做出相應的反應。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習系統的基礎。
Kismet機器人
Kismet和麻省理工學院人工智能實驗室制造的其他機器人采用了一種非常規的控制結構。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。開發人工智能與制造人造心臟不同，科學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元，我們的思考和學習是通過在不同的神經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高級的推理能力，甚至對低層次操作的實現原理也并不知情。大腦神經網絡似乎復雜得不可理解。