以下是關于AI和機器人的5個常見神話，其后是真實情況。
1、機器人由AI編程
在許多人中，有一個假設是機器人能通過人工智實現自我編程能力。人們認為機器人有能力做出決定并計劃自己的行動。
真相：實際上，很少有機器人通過AI進行編程。這種信念源于兩個術語之間的普遍混淆。機器人與AI（即人工智能機器人）之間的交叉僅構成了非常少量的機器人。在工業機器人技術中，使用AI編程可能會非常危險。具有動態計劃自身運動能力的機器人自然是無法預測的。在大多數情況下，最好在運行機器人之前對所有運動進行編程。
2、AI現在是超智能的
在媒體上經?？梢钥吹紸I已經是超級智能的神話。擅長特定任務的自學機器人是神話的一大推動力，例如Google的AlphaGo在Go游戲中擊敗了世界冠軍。
真相：所有AI（不僅是AI機器人）的事實是，任何AI都只擅長一種特定類型的任務。沒有適合所有任務的可靠通用AI，而且不可能存在很多年（如果有的話）。例如，AlphaGo具有出色的玩Go語言的能力，但在其他所有任務中卻毫無用處。令人印象深刻的AI總是高度專業化，因此，它們并不像我們人類通常認為的那樣聰明。
3、人工智能可以自行解決問題
有人認為AI機器人將能夠自行處理并解決任何問題。他們認為擁有AI意味著人類工人不必做任何事情，而機器人將做一切。
真相：沒有人工輸入，任何AI都無法發揮作用。至少，AI機器人將始終需要您設置開始或結束鍵以輔助其功能作用。一個很好的例子是現在在許多家庭中發現的R機器人自動吸塵器。它可以使用一種AI形式自主導航房屋，以繪制平面圖并規劃其路線。但是，如果將電纜和垃圾留在地板上，則很容易卡住。人類的工作是為AI機器人提供最佳條件，以便它能夠完成工作。
4、AI機器人不需要人
正如人們認為AI機器人可以自己編程一樣，人們常常認為可以不用理會AI機器人，它可以自己無限期地運行。機器人具有智能，因此它是智能的。
真相：這是不正確的。人工智能并不像人類一樣聰明。它們對特定類型的任務具有高性能。它們總是需要人來確保工作，即使只是為了確保它們沒有偏離任務。
5、需要大量數據才能使用AI
對于我們中一些對人工智能了解甚少的人，通常會認為AI需要巨大的數據集才能發揮作用。例如，一個AI機器人可能需要同一個產品的數千張圖像才能正確檢測到它。
真相：關于數據，一個好的經驗法則是，只需要盡可能多的數據即可獲得良好的結果。有的工業攝像頭使用模板匹配（一種非?；镜腁I形式），但可以可靠地將帶有單個訓練圖像的產品檢測為數據集。同樣，并非所有的AI算法都需要很多數據點。
以后可能會有類似的不同神話傳說，都請記住，AI是一種專用工具，可以在某些特定情況下改善機器人性能，但仍不普及。不要相信神話。
