智能机器人都可以用在什么领域？
1.节省人力，现代社会，生活条件越来越好，人们更愿意花时间去享态圆哗受生活，帆行而不是把时间花在家族，等其他需要人力的工作上，那么智能机器人就可以在这方面满足人们的要求，随着科技的发展，智能机器人不仅可以帮助人们打扰家务，扫地，拖地，还可以在电量不足的情况下，对自己进行充电，自动寻找电源插口。
2.工厂的大规模化生产是机器人的用武之地，现代的工厂向着大规模连续化生产的方向发展，人们从以前的现场实际操作，到集中控制，远离生产现场，机器人不仅可以在生产过程中对成品，半成品，原材料进行精确的操作，而且可以对周围的生产环境，进行侦测，使人们随时了解生产时的环境以及设备的状态，从而大大降低故障的产生，使生产能够连续不间断进行，大大提高了企业的效益，降低成本。
3.智能机器人可以进行相当危险的作业，比如超高空作业，深海作业，危险场地的作业，有毒有害易爆炸场所的作业，这些场所都会对人的健康，安全造成极大的威胁，不宜用人工操作，因此，智能机器人腔慧显示出了极大的优势，超高空和深海作业，机器人只需要采用相适应的材料对危险环境进行防护，就可以轻松准确，快速的去完成我们需要完成的任务，其他有毒有害区域同样适用。
智能机器人现在用途比较广泛可以广泛用于教学，工厂，家庭清洁
智能机器人的用处非常广泛，像银行，酒店，展厅，政务都可以用。
智能机器人的用处非常广泛，可以用在很多领域。
智能机器人可以用在学习上面或者是接待上面都很好用，同时的话餐厅里面也可以用到。
为什么要用AI和食用植物创造“人工肉食”？
因为我们吃的肉和动物制品越多，消耗地球资源的速度就越快，所以要用人工智能（AI）找到新的方法让素食尝起来也很美味，帮助创造“人工肉食”。
现在，一群企业家正寄希望于人工智能来寻找答案。他们想要生产与真牛肉的味道和质地相同的东西，这样你就不可能分辨出是姿饥否有活生生的动物被制作成了汉堡。肉类并非他们唯一的目标：蛋黄酱、曲奇饼、奶酪、巧克力，以及其他所有使用动物原料生产的食品都在他们的视线范围之内。他们的梦想是在默认情况下让世界饮食都变成素食，使植物性食物选择成为菜单上最简单、最便宜、最方便的选择。
2015年，卡利姆·皮查拉（Karim Pichara）、马蒂亚斯·穆奇尼克（Matias Muchnick）和帕布罗·萨莫拉（Pablo Zamora）创办了No公司
当然，取代动物性迹伍返食物的想法并不新鲜，但AI提供了一种更有力、更有前途的方法。它允许食品科学家探索新的原料，开发令人惊讶的新食谱，并寻找创新的方法来复制鸡蛋、牛奶和肉类中的美味脂肪和蛋白质。
寻找肉类替代品的第一步是确定尽可能多的候选物，这可以通过在世界各地搜寻食用植物来完成。问题是，没有人确切知道哪些会起作用。即使是每天吃这些食物的人，也不知道可以用它们来代替猪肉或鸡蛋。然后是对食物进行分析。研究人员必须弄清楚每种植物成分是由什么组成的，以及每种成分的比例，这需要从分子水平上进行了解。所有这些数据都将被记录到拥有数千甚至数百万个条目的数据库中，这取决于分析的详细程度。联合国粮农组织统计发现，世界上有25万多种可食用植物，而每种植物的变体则无法计数。
如果这个问题还不够难，还有一个问题就是这些不同的成分是如何相互作用的。错误组合和特定组合会产生意想不到和不愉快的味道或不理想的反应。正如圣·马橘漏丁指出的那样，问题在于“化合物之间的相互作用非常复杂”，这意味着许多事情会在无法预见的情况下出错。
反馈如此多变量是个令人难以置信的过程，但这正是AI的用处所在。AI用的是更合乎逻辑的方法，而不是完全靠碰运气的人工品尝。它是通过机器学习来实现的，这一技术基本上允许计算机学会如何通过尝试和失败来解决问题。它被用于解决许多不同的问题，从面部识别到帮助医生发现癌症等。
虽然AI在第一次没有得到正确的结果，但它在每次犯错时都能吸取教训并进行改善，这通常得益于人类的反馈。结果可能令人感到惊讶。Hampton Creek最近发现，一种叫做绿豆的印度豆荚分离蛋白具有类似炒鸡蛋的特性。No公司最令人眼花缭乱的配方之一是它的巧克力产品，一个使用西兰花、枸杞、蘑菇和坚果的奇异组合，但他们不愿与我们分享。
然而，创造这些新食物只是第一个挑战，说服人们吃它们则是另一回事。伦敦帝国理工学院食品营销名誉教授大卫·休斯（David Hughes）表示:“我们的饮食变化极其缓慢。”即使有更好的选择，食品消费模式也是根深蒂固的。在市场营销花大笔的钱至关重要。Hampton Creek已经收到2.2亿美元投资，而No公司也融资260万美元，但它们还远未达到国际食品巨头的Nestlé程度，这家世界上最大的食品公司价值2295亿美元。
休斯相信，未来所有这些参与者都会有机会。健康、环境和动物福利的结合“将促使人们更容易接受这些AI产品”。他相信，它们可能会成为全球蛋白质市场的重要组成部分。还有一个问题可能会阻碍它们获得渴望的全球影响力。事实证明，算法也有自己的“饮食偏好”。圣·马丁解释说:“在你如何训练它们、如何解读数据以及如何提取数据的过程中，可能导致AI出现偏见。”