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在人工智能发展的历史上，控制论同样占据了非常重要的位置。从定义上来说，控制论是一门指导人类如何通过数据信息的选取和使用，来改善某个受控制目标的状态和发展前景的学科。它的核心概念就在于信息的传输：控制系统配合传输器将信息数据输送出去，之后又需要将反馈信号递送回来，继而对信息的再发送产生相关影响。对应到人工智能方面来说，就是人工智能实体当中的控制系统负责调控和监督整个实体内部的数据发送与反馈，并以此为基础掌控、规范整个实体的行为活动。
由美国国家航天总局主持研发的“墨菲斯”系列高端机器人，就是人工智能控制理论下的杰出产物。从外观上来看，“墨菲斯”的主体是由数个巨大的球状物环抱而成的，主体下是数个支撑腿，核心服务器就安装在多个球状物上。与一般机器人由电子计算机控制不同的是，“墨菲斯”完全是按照人类大脑思维执行任务的。当进入工作状态之后，“墨菲斯”会依据人类的脑电波信号及波纹图来计算出自己应有的举动，以此完成各种任务。
“墨菲斯”系列机器人的应用，实际上就是控制论在人工智能当中发挥特殊作用的一个经典事例。自美国应用数学家诺伯特·维纳首度提出“控制论”概念以来，控制论的思想和方法已经渗透到现代科技的方方面面。与“墨菲斯”形成对比的是，世界上第一台机器人“尤尼梅特”，只能做一些简单的固定程序，其功用特征更像是一根不停劳作的机械臂。可以说，在控制论理念的指引下，人工智能在过去几十年时间里取得了惊人的成就。那么，从理论属性上分析，控制论又具备哪些优良特征呢？
（1）控制论强调在整个系统内部是需要设定一个稳定的平衡状态的。
这就是说，在人工智能范畴之内，受控主体必须是受到既定规律约束的，相关程序需要按照一个稳定的状态来运行和计算，而非以一种随机的态势运转。以“尤尼梅特”为例，它的最基本功用是工业生产，那么在执行生产命令的过程当中，它就必须是受到既定速率制约的。假如这个机器人在抓举频率上快慢不均，那么生产任务一定会受到破坏。要达成这一目标，设计者就需要对“尤尼梅特”的速率控制系统拟定相应的“率值”，以限定它在相应的范围内进行劳动操作。当然，“速率限定”只是庞大控制系统当中很小的一部分，在一些技术水平要求更高的人工智能体当中，还会有更多的管控因素被引入，这一点是毋庸置疑的。
（2）信息传递是控制论理念之中必不可缺的一部分。
作为一个受外部因素引导的人工智能体，其个体行为必然是需要遵循相关指令限定的。在这一过程当中，数据传导就显得不可或缺。比如在美国国家航天总局的指挥下，“墨菲斯”机器人需要执行一项外太空探索任务，那么这名机器人和相关工作人员之间就存在信号的发送与接收。对于智能体和操作者之间的这种关联状态，约瑟夫·恩格尔伯格说：“机器人是人类手臂、躯干、视野的延伸者和替代品，它们的行为是受到相关命令驱使才能实现的。”值得注意的是，就目前而言，即便是最高端的人工智能体，它们的活动也是在外部信息的驱动下进行的。
（3）控制系统当中必须存在用以修正行为偏差的功能装置。
这一点同样也非常重要，因为对于生物个体来说，它们为了适应外部环境的变化需要更改自身状态或行为。在某些情况下，人工智能体同样也会面对“突发状况”。比如一个双足行走的军用机器人，它在崎岖不平的路面上快速行进时，就需要通过核心处理器来调整自己步伐的频率或者抬脚高度，而如果设计者在这名机器人的程序当中没有配备行为修正装置，那么这名机器人在遇到障碍物时，肯定会因外部阻力而无法完成命令任务。
除了通过特殊装置调节偏差以外，控制系统还要求有专门辅助矫正非稳定性因素的自我调节机制。也就是说，控制系统从整体上而言是处于动态的，它会在工作波动较大时采取行动，以维持运转的稳定性。值得注意的是，自我调节机制属于系统内的程序设定，是一种拟定的程序，它与风向调节器、运动加速器等外化装置是存在概念上的区别的。
可以看到，控制论概念的提出，对于稳定、改良、操纵一个系统模型而言带来了难以估量的理论支持。无论是简单质朴的“尤尼梅特”，还是设计精良、用途广泛的“墨菲斯”，这些新时代出品的机器人设计全都毫无例外地采用了控制论当中的基本概念。也正是在这些严谨、实用的理论引导下，关于人工智能的产业、产品才能够屡屡攻破难关的。正如恩格尔伯格所说的那样：“正是由于理论基础的完整化、精确化，才使得人造机器人脱离了‘玩具’的范畴，并一步步得以改良和完善。”所以说，控制论作为人工智能早期理论基础之一，为其后来的高速发展产生了巨大推动作用。