人工智能机器人的训练原理通常是基于机器学习的方法，具体来说，它包括以下几个步骤：
数据采集：首先，需要收集大量的数据，这些数据可以来自机器人在实际环境中的行为、传感器数据等。这些数据可以用来训练机器人的模型，以帮助机器人更好地理解环境和执行任务。
数据预处理：收集到的数据需要进行预处理，以减少噪声和提高数据质量。这包括数据清洗、去噪、归一化等处理。
特征提取：在数据预处理之后，需要对数据进行特征提取，以便机器人可以更好地理解数据和环境。特征提取的目的是将原始数据转化为机器学习算法所能处理的形式。
模型训练：接下来，需要选择适合的机器学习算法，并使用已经处理好的数据进行训练。在训练过程中，算法会不断地根据输入数据进行调整和优化，以提高模型的准确性和鲁棒性。
模型评估：完成模型训练后，需要对模型进行评估，以确定模型的性能和效果。这可以通过使用测试数据进行验证和测试，以便确定模型的准确性和可靠性。
模型优化：根据模型评估的结果，可以对模型进行优化，以提高模型的性能和效果。
通过上述步骤的训练，机器人可以不断地学习和适应环境，从而具备更强的智能和执行能力。