基于超级计算机在很多领域的应用经验，在具体领域中，人工智能能够有效地降低风险。然而对于应用全面人工智能的领域，应持有谨慎的观点。
超级计算机的认知系统和其他现代计算机系统一样，是基于云计算结构、运算法则和大量数据构建的。为了防止违规现象出现，这些系统的运转是可以被记录、追踪和审查的。
这些认知系统不是在自主运转，所以它们的指令、数据、结构需要采取一定的保护措施来防止人为的外部攻击。任何接入、更新系统的人都是可控的，主要通过复杂的加密和数字签名来保护数据，通过漏洞扫描和其他技术手段保护运算代码，通过隔离等手段保护计算机结构。
超级计算机在医疗领域的应用是通过处理大量患者的医疗数据为医生提供多种处理建议，但它不会给出诊断意见。
医生会考虑它提出的建议，并综合分析其他因素，然后做出最终的诊断。医生在诊断中犯错的主要原因在于医生无法完全掌握关于某种疾病的全部信息，计算机能够帮助医生减少失误，因为计算机能提供更加全面的医疗建议。
有史以来，人类一直通过制造工具来完成之前做不到的事情，每一代工具的产生都会引发人们对自然和工作方式的思考。
生产力提高，工作被重新定义，新的职业诞生，一些职业消失。计算机认知系统拓展了人类的思维能力，替代性的潜力更强。问题的关键是应该建立一个机构，快速培养专业人士，让他们能够将计算机认知系统作为助手辅助他们各自的工作。这些技能能够加强人类的专业性，为“专家”设定一个全新的标准。
全面人工智能何时实现，甚至是否能够实现，都存在很大的不确定性，但是不确定性并不是不去思考控制人工智能问题的借口。针对如何控制人工智能的问题，有针对性的研究刚刚开始，可能需要几十年才能有结果。
可以把应用在具体领域的人工智能对人类的不良影响控制到最小的程度，这需要为机器设定人类的价值标准，设定工作原则和优先级，如与人类冲突的解决能力。具体领域的人工智能设计工作完成后，就能为设计出不危害人类的全面人工智能做好准备。
从学科基础看，人工智能学科从“什么是智能”的哲学问题出发，从原理上研究在“智能行为机械化”过程中的一些根本限制和技术原则。另一方面，机器人学科则从工程应用的角度出发，考虑如何实际制造满足特定“智能化”要求的机器。
两个领域是相辅相成的关系，机器人领域为人工智能领域提供实验和实践的机会，而人工智能领域为机器人领域提供知识储备和技术工具。
目前机器人已经能够胜任精确、重复性的工作，但很多时候它还不能够灵活地为新任务进行自我调整，以应付一个不熟悉的或不确定的情景。不过，这些情况都在发生改变，机器人正在变得更加智能。
随着机器人的应用需求不断增加，人工智能相关技术不断进步，硬件性能不断提高，服务机器人近年来开始从实验室走向家庭，并从扫地机器人等单一功能机器人向多功能机器人的方向发展。
感知主要是基于视觉、听觉及各种传感器的信息处理。认知部分则负责更高层的语义处理，如推理、规划、记忆、学习等。行为控制部分专门对机器人的行为进行控制。
机器人本身是人工智能的一个终极应用目标，所以谈到机器人时，人们很容易联想到人工智能。人工智能的确对于机器人非常重要，上面提到的机器人技术的3个部分都与人工智能相关。
从应用角度看，机器人由于有一定的自主性，能与人和环境交互，与之前的计算设备包括计算机、手机等相比，对智能的要求较高。
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