智能机器人靠什么学东西智能机器人学习东西主要依赖于以下几个方面：智能机器人如何获取知识智能机器人获取知识的主要途径有两个，一是通过机器学习算法进行数据分析和模式识别，从而从大量的数据中提取出知识；二是通过与人类进行交互学习，不断从人们的行为和语言中获取新的知识。

智能机器人如何通过机器学习算法学习智能机器人通过机器学习算法学习的过程包括数据收集、数据准备、模型训练和模型评估等步骤。

智能机器人需要通过各种传感器收集外界环境的数据；对数据进行准备，包括数据清洗、数据标注等处理；使用机器学习算法对数据进行训练，从中学习到数据的模式和规律；通过评估模型的性能来判断学习效果，并对模型进行迭代和改进。

智能机器人如何通过与人类交互学习智能机器人通过与人类进行交互学习可以获取新的知识和技能。

它可以通过自然语言处理技术来解析和理解人类的语言，并根据人类的指令和反馈进行学习。

智能机器人还可以通过观察人类的行为和动作，学习到人类的行为模式和社交规则，从而更好地与人类进行交互。

智能机器人如何应用所学知识智能机器人将所学的知识应用于各种任务中，比如语音识别、图像识别、自动驾驶等。

通过学习和实践，智能机器人可以不断提高自己的能力，为人类提供更好的服务和支持。

智能机器人学习的局限性有哪些智能机器人学习的局限性主要体现在两个方面，一是数据的限制，智能机器人需要大量的数据进行训练，并且需要这些数据具有代表性和多样性；二是算法的局限性，目前的机器学习算法还存在一定的局限性，比如对于复杂任务的处理能力还不够强大，还需要进一步的研究和改进。