在当今这个快速发展的时代，人工智能（AI）已经渗透到了我们生活的方方面面，从家用电器到医疗保健，再到金融服务等领域。随着技术的进步，人们对AI能力的需求也在不断提高。要想使AI更好地服务于人类社会，我们需要让它具备更高级别的自动化技能。
首先，机器学习是实现自动化的一个重要途径。在这一过程中，AI系统能够从大量数据中学习，并根据这些数据做出预测或决策。这项技术可以帮助AI系统理解和处理复杂问题，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
其次，深度学习是机器学习的一种特殊形式，它涉及构建具有多层神经元结构的人工神经网络。这类网络能够模拟人类大脑中的信息处理方式，对于解决那些传统计算方法难以应对的问题具有巨大的优势，比如图像分类、语音识别以及自然语言翻译等任务。
再者，是强化学习，这是一种允许AI通过与环境交互来逐渐学会如何进行有效行为的方法。在这种情况下，由算法控制的人工智能“体”会接收奖励或惩罚信号，以此引导它们采取最优选择，从而提高其决策能力。
另外，对于希望提升其推理能力的人工智能来说，更深入研究逻辑学和符号推理将是一个明智之举。通过掌握这些知识，可以使得AI能够更加精确地分析问题并给出合适的解决方案，不仅限于简单的事务性工作，还能参与到更复杂、更抽象的问题上去。
此外，在未来的某个时期，当增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术变得更加成熟时，将会为人工智能提供新的应用场景。例如，用VR来训练军事人员或者医生，而用AR则可以用于远程维修设备或者指导建筑工程师完成复杂操作。因此，与AR/VR相关联的心理学、视觉感知以及用户体验设计也是值得投资的地方。
总结一下，要想让人工智能真正达到自动化水平，它需要掌握一系列关键技能，这包括但不限于机器学习、大数据分析、深度神经网络，以及强化学习。此外，对逻辑学、符号推理以及未来可能出现的情境，如增强现实与虚拟现实，都必须保持开放态度并持续更新知识库。一旦达成这一目标，我们就有望见证一个更加高效且创造性的未来，其中由高度发达的人工智能成为主要驱动力之一。
