自然语言处理
自然语言处理是人工智能早期研究领域之一。目前已经开发出能够根据内部数据用英语提出问题的AI程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言。人类一直希望研制出一些可以替代人类活动的机器人（如机器人厨师），而使机器人能够理解自然语言是实现这个目的的关键所在，只要理解了自然语言，就可以根据这些语言执行一些具体的活动。
人工智能在语言翻译与语音理解程序方面所取得的进步，已经发展成人类自然语言处理这样的新概念。
学习能力无疑是人工智能研究领域上最突出最重要的一个方面。人工智能在这方面的研究近年来取得了一些进展。学习是人工智能主要标志和获得知识的基本手段。机器学习是使计算机具有智能的根本途径。真如相克所说“一台计算机若不能学习，就不能称之为是智能的。”此外机器学习还有助于发现人类学习的机理和解释人要的奥秘。所以这是一个始终得到重视，理论正在创立，方法日臻完善，但远未达到理想境地的研究领域。
显然，机器人领域智能化的提高必须在机器学习研究领域得到长足的发展的基础下才能完成。机器学习的能力正是机器人最大的瓶颈，一些技术难关始终无法攻破，最难的领域往往是最有前景的领域。
人工神经网络
机器人除了上述的学习能力，神经网络对于人工智能技术也是一个很大的瓶颈，怎样使高智能化的机器人像人一样去感知外界的各种信息始终是一个无法逾越的鸿沟。人工神经网络研究已经证明，用神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统处理方式好得多的效果。神经网络有着非常广阔的科学背景，是众多学科研究的综合成果。神经生理学家、心理学家与计算机科学加的共同研究得出结论是：人脑是一个功能强大、结构异常复杂的信息处理系统，其基础是神经元及其互联关系。因此，对人脑神经元和人工神经网络的研究，可能创造新一代人工智能机器—神经计算机。
神经计算机的研究对于机器人更高智能化具有非常大的推动作用，但是和机器学习一样，仍然需要一代一代人的不懈努力。
机器人学
在人工智能的众多研究领域中，已经将机器人学单独作为一个分支进行研究，其中包括对操作机器人装置程序的研究。这个领域所研究的问题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。
机器人和机器人血的研究促进了许多人工智能思想的发展。他所导致的一些技术可用来模拟世界的状态，用来描述从一种世界状态转变为另一种世界状态的过程。它对于怎样产生动作序列的规划以及怎样监督这些规划的执行有了一种较好的理解。复杂的机器人控制问题迫使我们发展一些方法，现在抽象和忽略细节的高层进行规划，然后再逐步在细节越来越重要的地层层层进行规划。机器人已在各种工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋以及国防领域获得越来越普遍的应用。
