随着数字化转型的迅速发展，现在出现了令人惊讶的技术。有做饭的机器人。它可以翻转汉堡、煮一杯咖啡等。在印度，RebelFoods融合了软件、机器人和自动化来准备食物。它使用机器人主导的智能油炸锅，可识别食物的形状，并根据该形状自动调节油温，无需人工干预。该公司还使用VisualAIQC机器，称为SWAT机器，代表尺寸、重量、外观和温度。准备好的每一道菜都放在一台机器上，机器会扫描它并相应地接受或拒绝它。此外，一些机器人可以在员工忙于在线接受订单或清洁餐厅时制作汉堡。
机器学习作为一个概念，与提高计算机使用算法和神经网络模型学习的能力有关，并能更快更有效地执行各种任务。机器学习或ML通过使用数据或数据集来帮助建立模型来做出决策。它可用于精简组织的决策和执行绩效。这个词是1959年由美国人阿瑟·塞缪尔(ArthurSamuel)创造的，他精通人工智能和电脑游戏。
从概念上讲，机器学习模拟了人类的脑细胞交互模式。在大脑活动中，当神经元相互交流时，这些神经元反过来使人类能够轻松地执行各种功能和任务，而不需要任何其他外部形式的支持。就像人类大脑中的神经元根据情况来解剖每个任务一样，在ML中，数据按照各种算法来预测、分类和表示，解决一个复杂问题并提出解决方案。
机器学习中的神经网络模型也是基于DonaldHebb博士在TheOrganizationofBehavior中的理论。在制定机器学习概念方面的一些显着贡献是基于1950年代IBM的ArthurSamuel的进化工作的逐步实施，他开发了一个计算机程序。该计算机程序涉及alpha-beta剪枝，用于测量跳棋游戏中每一方获胜的机会。紧随其后的是由FrankRosenblatt于1957年开发的定制机器感知器，专为图像识别而构建，导致了MercelloPelillo于1967年开发的用于基本模式识别的最近邻算法。
荷兰国际集团(ING)在波兰的机器人团队推出了一项名为SAIO的服务，这是一种人工智能解决方案，可以让中小企业实现业务自动化。SAIO可以用于财务流程的机械化，也可以用于公司的其他领域，如人力资源、物流等需要行政管理的领域。
机器人是由计算机编程的机器。它能够在没有人工干预的情况下自动执行一系列复杂的动作。机器人可以由外部控制装置控制，也可以将控制装置插入其中。创造机器人是为了刺激人类的形态。大多数机器人都是执行任务的机器，其设计侧重于敏锐的功能，而不是富有表现力的美学。
整个全球都变得依赖于技术，以便保持联系并比以往任何时候都更多地完成工作。随着社交距离已成为常态，机器人已发展成为一种更安全的选择。机器人已成为日常生活的重要组成部分。
机器人不是一个无法实现的机械体，而是一个基于计算机的人工大脑，它仍然远低于制造仿人机器人所需的优雅水平。
自从医疗卫生事件以来，清洁房间变得更加重要，并且与社会保持距离，人们必须自己做清洁工作。但是一些机器人正被用于清洁和消毒家庭和医院。为了杀死所有类型的病毒和细菌，UVDRobots、Xenex、Tru-D、PuroLighting和Surface等公司正在使用UV-C光。在纽约，Puro的紫外线灯被用于清洁地铁车厢和公共汽车。在印度，Milagrow推出了三款新机器人MilagrowiMapMax、MilagrowiMap10.0和MilagrowSeagull，只需按一下按钮即可清洁房屋。这些机器人拖把不仅可以清洁房子，还可以清洁自己。此外，一些机器人的手臂可以拿起物品、打开抽屉、移动物体，甚至可以在没有任何身体接触的情况下打开和关闭门，还可以用紫外线和化学过氧化氢喷雾对房间进行消毒。
这是完全不同的事情。软件机器人已经存在多年，它们能够通过简单地模仿人类使用应用程序的方式来自动执行重复的、基于算法的计算机任务。但现在出现了更聪明的东西，一个可以阅读的机器人。ING一直在开发智能机器人，这是一种智能内容服务。此类机器人已经过训练，可以识别发票或工资单等文件中的信息，这是通过使用人工智能算法完成的。这简化了客户以及服务提供商的工作。此外，它不仅可以阅读文档，还可以通过这种方式自动处理照片及其他内容。
