基于人工智能(AI)為在環境、教育和醫療等重要議題上取得進展，開辟了新的可能性。人工智能在特定情況下,可以比人類更有效或更系統地執行任務。

　　對于機器人而言，教育是不夠的。我們必須消除人、機器和人工智能的四種主要類型之間的區別。其有自我意識、心理理論、反應機制和短期記憶。

　　1、反應式人工智能

　　反應式人工智能系統是無記憶的、以任務為導向的系統，總是以相同的方式響應相同的輸入。大多數機器學習模型都是被動的，根據搜索或購買歷史等消費者輸入提供量身定制的建議。反應式人工智能在自動駕駛汽車等技術中通常是可靠和高效的。

　　為了準確預測將要發生的事情，必須提供正確的事實。然而，人類能夠記住和學習。因此，其大多數行動都不是報復性的。

　　2、有限內存人工智能

　　有限內存人工智能是人工智能發展的下一個階段。這個算法會隨著接收到更多的訓練數據而學習，因為其模仿了人類大腦中神經元的協作方式。深度學習增強了其他形式的強化學習和圖像識別。

　　與反應型機器不同，有限內存人工智能有能力看到過去，并追蹤特定的物體或情況。然而，由于內存限制，這些信息并沒有作為經驗存儲在AI的記憶中。

　　3、心理學人工智能

　　接下來，更復雜的一類機器除了創建世界之外，還創建其他代理或實體的表示。由于其使我們能夠參與社會互動，其對人們如何創建社區至關重要。然而，除非我們了解彼此的目標和目的，并考慮到別人對自己或環境的了解，否則合作是困難的，甚至是不可能的。

　　4、自我意識人工智能

　　設計具有自我感覺和自覺意識的人工智能系統將是人工智能發展的巔峰。這種類型的人工智能還不存在。

　　這超越了心理學人工智能和理解情感的范圍，延伸到自我意識、狀態意識和感知或預測他人情緒的能力。例如，"我餓了"可能會變成"我知道我餓了"，或者"我想吃寬面條,因為這是我最喜歡的食物",等等。