机器人自动学习通常被称为 自主学习和自我进化。这类机器人具备独立学习和自我改进的能力，能够根据所处环境和任务需求自主编写和优化程序。通过不断与外界互动和学习，它们积累知识和经验，从而提升自身的智能水平和执行效率。

自主学习技术使机器人能够通过分析大量数据，提取模式和规律，进而优化行为和决策能力。此外，深度学习技术也在机器人自我学习中发挥着关键作用，模拟人脑神经元连接，构建复杂的人工神经网络，使机器人能够像人类一样进行学习和认知。

在实际应用中，自主学习机器人已在多个领域取得显著成果，例如自动呼入机器人通过用户交互数据提升服务质量和个性化水平。同时，这类机器人在模拟或现实环境中进行操控、运动和分类等技能的训练也表现出巨大潜力。

综上所述，自主学习和自我进化是机器人自动学习的核心概念，而深度学习等先进技术则为其提供了强大的支持，使机器人能够在各种复杂环境中自主学习和成长。