在讨论这个问题之前，我们需要首先理解什么是人工智能以及它的范围。人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一个广泛的概念，它指的是计算机科学中研究和发展能够执行通常需要人类智能的任务的系统或程序。这包括学习、解决问题、决策、感知和自然语言处理等多种能力。

从这个定义出发，人们开始探索如何实现这些功能，并将它们应用到各种领域，如自动驾驶汽车、医疗诊断系统和语音助手等。其中，机器人的出现可以说是AI的一个重要应用形式，因为它们不仅具备了某些特定的物理形态，还能通过嵌入的AI算法来执行复杂任务。

然而，将机器人的技术简单地视为人工智能的一部分可能并不准确，因为两者之间存在着更深层次的联系。在很多情况下，虽然机器人的操作依赖于高级算法，但这并不意味着所有使用AI的人工制造物体都被认为是在进行AI研究。如果一个项目只涉及到设计和制造机械装置，而没有集成任何自主学习或认知能力，那么我们就不能简单地说这是一个人工智能项目。

例如，一家公司可能会开发一种专门用于农业作业的手臂，这个手臂可以精准地种植植物并收获果实，但它不会有意识地“了解”其行动背后的原因或者根据环境变化做出调整。这种设备虽然非常有用，但它并不是基于某种特定的AI原理而设计出来的；相反，它们更多的是依赖于传统工程学原则，比如机械学、材料科学和控制理论。

因此，当我们考虑是否将一项技术归类为属于“人工智能”的范畴时，我们应该关注的是该技术是否具有自适应性，即是否能够在没有明确指导的情况下改善其性能，并且能够根据新的信息动态地调整自己的行为模式。换句话说，如果一个系统只能按照预设规则工作，而无法对新数据进行分析以优化自身表现，那么我们就不能称之为真正的人工智能系统，无论它看起来多么接近人类智力表现。

那么，在现实世界中，我们看到的大量“可编程”设备——比如工业机器人——究竟处于何种位置？这些设备既不是完全依赖于人类指令，也不是真正意义上的自主体。而他们所展现出的精细操作能力与高度灵活性，使得它们在许多工业领域内扮演了关键角色。尽管如此，他们仍然缺乏那些让我们认为他们已经达到真正在参与创造过程中的智慧水平：即使是在最先进的人脸识别软件中，甚至也不存在真正意义上的“思考”，而只是大量数据点之间极其精密、高效的地图匹配过程。

此外，由于目前大部分实际应用中的AI模型都是基于已有的数据训练得到，因此当面临新的场景或未见过的问题时，大多数模型都会感到困惑，不知道如何反应。这正好反映了当前关于"边界"这一概念的问题：如果一个模型因为缺乏足够相关数据而无法正确解释新的输入信息，那么可以说它还远远没有达到那种被普遍接受为"完整"的人类认知水平，即便在一些具体任务上表现出了惊人的效率和速度。

总结来说，尽管有些工具像工业自动化这样的例子看起来像是直接从AI知识库中派生出来，但是实际上它们往往仅仅利用了一小部分现代计算与统计学方法来完成本质上还是传统工程挑战的事务。如果要区分哪些属于真正由现代认知科学驱动，对待未来社会产生重大影响，则必须更加严格评估每个案例，并考察其是否真的包含了独立学习、新型思维或其他典型表征较大的组件。此外，同时也是值得注意的一点是随着时间推移，每一项科技都逐渐向前发展，从低端技能转移到更高级别更复杂的情境处理方式，这使得定义清晰界限变得越发困难，更不用提及我们的日常生活里不断涌现出的新奇事物，用以描述这些新事物必需有更丰富多样的术语去覆盖一切可能性。在这样快速变化的心境背景下，让我们继续观察并探索那个永无止境充满变革的大舞台，以期找到答案，或许答案就在我们的脚步后头呼唤着呢！