人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了以下幾個階段，從早期的邏輯推理到中期的專家系統(tǒng)。這些科學(xué)研究進(jìn)展確實(shí)讓我們離機(jī)器的智能更近了一點(diǎn)，但還有很長的路要走。直到機(jī)器學(xué)習(xí)的誕生，人工智能終于找到了正確的方向。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像識別、語音識別，在某些垂直領(lǐng)域已經(jīng)可以比肩人了。機(jī)器學(xué)習(xí)讓人類離人工智能的夢想如此之近。當(dāng)然，工業(yè)智能的發(fā)展可能不僅僅依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)，還依賴于深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)深度模擬了人腦的構(gòu)成，顯著突破了原有機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在視覺識別和語音識別方面的界限，因此極有可能成為真正實(shí)現(xiàn)人工智能夢想的關(guān)鍵技術(shù)。無論是谷歌大腦還是百度大腦，都是由海量級的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)組成的。或許在深度學(xué)習(xí)技術(shù)的幫助下，擁有人類智能的計(jì)算機(jī)在不久的將來真的有可能出現(xiàn)。

人工智能技術(shù)支撐著智能服務(wù)機(jī)器人的發(fā)展，智能服務(wù)機(jī)器人的技術(shù)需求推動著人工智能的提高。人工智能技術(shù)是研究如何讓計(jì)算機(jī)模擬人的一些思維過程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科。).人工技術(shù)促進(jìn)了智能服務(wù)機(jī)器人的發(fā)展，提高了其智能水平，主要體現(xiàn)在語言學(xué)習(xí)和處理、知識表達(dá)、智能搜索、推理、規(guī)劃、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識獲取、組合調(diào)度和感知等方面。雖然智能服務(wù)機(jī)器人技術(shù)不僅僅是“智能”方面，還需要機(jī)器人技術(shù)的支持，但人們認(rèn)為智能服務(wù)機(jī)器人的關(guān)鍵是如何提高機(jī)器人的智能。