Inteligentna kontrola to metoda kontroli, która naśladuje ludzką inteligencję, jeśli chodzi o uczenie się, podejmowanie decyzji i rozwiązywanie problemów. Istoty ludzkie mogą doświadczać, uczyć się, dostosowywać i zmieniać swoje metody podejścia i rozwiązywania problemów. Inżynierowie komputerowi szukają sposobu na odtworzenie naturalnej inteligencji za pomocą sztucznej inteligencji. Praktyczne zastosowania tej metody sterowania są skierowane do różnych dziedzin, które obejmują technologię komputerową, zastosowania wojskowe, zastosowania lotnicze i robotykę.
Chociaż istnieje już wiele podejść do sztucznej inteligencji, takich jak sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i prawdopodobieństwo bayesowskie, dziedzina inteligentnego sterowania wciąż się rozwija i tworzy więcej metod sterowania. Inteligentne sterowanie wspierają informatyka, matematyka, badania operacyjne i teoria sterowania, a także czerpie pomysły z nauk przyrodniczych. Najbardziej znanymi technikami sterowania są jednak sieci neuronowe i prawdopodobieństwo bayesowskie.
Prawdopodobieństwo bayesowskie jest również znane jako interpretacje prawdopodobieństwa. Ta metoda sterowania wykorzystuje algorytmy matematyczne do poznania problemu, a następnie stosuje matematykę do rozwiązania problemu. Sieci neuronowe wykorzystują do działania teorię identyfikacji i sterowania systemu. Znajduje zastosowanie w rozpoznawaniu mowy, analizie obrazu i kontroli adaptacyjnej. Być może najbardziej znaną aplikacją jest Xbox® Kinect™, sprzęt do gier konsolowych, który wykorzystuje czujniki wideo i audio, aby umożliwić użytkownikom interakcję z grą za pomocą ich fizycznych działań.
Istnieje coraz większe zapotrzebowanie na bardziej zaawansowane inteligentne sterowanie w zastosowaniach komercyjnych, wojskowych i przemysłowych. Problemy w tych dziedzinach zawsze będą się pojawiać, stąd potrzeba samoorganizacji/uczenia się kontroli, która może samodzielnie poradzić sobie z tymi problemami. Dobrym przykładem praktycznego zastosowania w inteligentnym sterowaniu jest bezzałogowa nawigacja lotnicza, gdzie bezzałogowe statki powietrzne uczą się rozpoznawać obiekty i ich unikać. Najbardziej poszukiwaną aplikacją do inteligentnego sterowania w tych dziedzinach jest robotyka i sztuczna inteligencja.
Dziedziny robotyki i sztucznej inteligencji są szerzej znane z zastosowania inteligentnego sterowania. Roboty są wstępnie zaprogramowane z własnym oprogramowaniem, dlatego naukowcy i badacze poszukują bardziej opłacalnej metody sterowania niż ta, która jest obecnie dostępna. Przyszłość robotyki została już zbadana w science fiction, ale teraźniejszość wciąż próbuje uzyskać działającą sztuczną inteligencję, która nie będzie polegać na zaprogramowanych instrukcjach. Doskonałym przykładem robotyki i sztucznej inteligencji wykorzystującej inteligentną kontrolę jest robot-dziecko z ciałem biomimetycznym (CB2), android, który dzięki swoim czujnikom i programowaniu uczy się funkcjonować tak, jak może rozwijać się ludzkie dziecko. Rejestruje również wyrażenia emocjonalne i łączy je z doznaniami fizycznymi.