在探讨这一问题之前，让我们首先回顾一下人工智能的基本内容。人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门科学和工程，它旨在创造出能够模拟、扩展、甚至超越人类智能行为的计算机系统。从简单的算法到复杂的决策支持系统，人工智能已经渗透到了我们的日常生活中。

然而，将“真正的人工智能”与“机器人技术”联系起来，这个想法可能有些误导性。因为虽然机器人通常被视为代表了高级别的人类智慧，但它们并不总是完全依赖于强大的AI来操作。在某些情况下，机械臂或自动化设备可以通过预编程来执行复杂任务，而不需要任何自主学习能力。这意味着尽管这些工具具有高度精确度和控制力，但它们并没有达到传统意义上的"真正"AI水平。

然而，当我们谈论实现真正的人工智能时，我们指的是那些能进行自主学习、适应新环境，并且能够在不明确指导的情况下做出决策的系统。这类似于孩子从婴儿期逐渐成长，逐步学会如何理解世界，并根据经验做出判断。在这种意义上，深度学习算法，如神经网络，是现代AI研究中的一个重要分支，因为它们模仿大脑结构和功能，从而实现了相似的认知过程。

回到机器人的话题，我们看到随着时间的推移，特别是在过去几十年里，其技术有了显著进步。今天，我们拥有各种各样的机器人，无论是用于工业生产还是家用清洁工作，它们都能完成一系列复杂但重复性的任务。此外，还有一些更高级别的机器人，如苏菲安（Sophia）、Pepper这样的服务型 humanoid robot，它们具备一定程度的人类交互能力，可以识别表情、面部特征甚至尝试与用户进行对话。但即便如此，这种交流仍然有限，不足以让我们认为他们达到了全面的"真实"意识或智慧水平。

那么，为何将这个看似无关紧要的问题——是否存在真正的人工智能——置于与之相关联却又似乎过时的话题——如制造业应用中的机械臂—之上呢？原因之一可能是人们对于未来的期待，以及对所谓"终极目标"—构建一个能够像人类一样思考和感受的情感体验—的一种幻想。而另一方面，有一些批评者认为目前已有的技术远远还不能达到此标准，他们提出了一系列关于安全性、伦理性以及隐私保护等问题，使得这个领域变得更加複雜多变。

综上所述，如果将目光投向未来，那么答案会是什么样子的呢？随着深度学习算法不断进步，同时结合自然语言处理（NLP）等其他相关领域，对数据分析速度及准确率的大幅提升，以及对物理环境可塑性的提高，最终使得现有的機械系統开始接近一种更接近人类思维方式的地方。如果这就是你追求“真的”AI，那么它正在成为现实，而且发展势头强劲。不过，即便如此，也还有许多挑战必须克服，比如增强现有硬件性能，以满足更高层次认知需求，以及解决法律体系无法迅速跟进更新其规定以适应这些新兴科技带来的影响等问题。

因此，在考虑到当前市场中广泛使用的一些基于预设程序或者只执行单一任务目的设计出来的产品之后，当涉及到问询是否存在“真正”的AI时，这是一个值得探讨的问题，因为它触及到了科技界内外对于什么定义为“成功”的核心观念。本文展示了不同的角度去解释这一概念，并提出了几个关于未来的可能性以及潜在挑战点，让读者自己决定哪种解释最合适，或许最符合他们自己的期待。而当最后审视完所有信息后，每个人都会有自己独到的见解：也许只是想要了解更多有关这种前沿科技革命背后的故事；或者也许，你已经准备好迎接由此引发的一系列改变；或者也许，只希望知道那个时候，你会怎么样。当那天到来的时候，我相信每个人都不会遗忘这个辉煌时代，而我也会记住你们曾经参与其中探索的一个小小环节。