早期的自动控制基本上是解决简单对象的控制问题，人们追求研制完全自动运行不用人参与的自治系统。随着控制对象的日益复杂，系统所处的环境因素、控制性能要求都列入了控制系统设计的考虑范围，已有的自动控制方法与技术受到了某种程度的挑战，尤其在学习控制研究与机器人控制方面，矛盾日渐突出，迫切需要为自动控制学科注入新的活力，智能控制正是在这样的背景下产生的。
智能控制是一门交叉学科，著名美籍华人傅京逊教授1971年首先提出智能控制是人工智能与自动控制的交叉，即二元论。美国学者Saridis1977年在此基础上引入运筹学，提出了三元论的智能控制概念，即智能控制=自动控制∩人工智能∩运筹学。
然而，像智能控制这类高新技术学科至今为止并没有一个公认的、统一的定义。我们为了探究智能控制的概念和技术，开发智能控制新的性能和性能和方法，比较不同研究者和不同国家的成果，就要求对智能控制有某些共同的理解。
所谓智能控制，即设计一个控制器（或系统），使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境（包括被控对象或被控过程）信息的变化作出适应性反应，从而实现由人来完成的任务。
首先，我们知道传统的自动控制是基于数学模型、以定量分析为主，按规定程序对机器或装置进行自动操作或控制，而智能控制是以定性分析为主、定量与定性相结合的控制方式。相比之下，智能控制是通过应用人工智能的方法来扩展传统控制方法，解决传统控制的局限性。
斯坦福大学人工智能研究中心的Nilsson教授认为：人工智能是关于知识的学科，即怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。MIT的Winston教授指出：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才做的智能性工作。从两位教授的观点中可以知道智能控制系统具有学习、记忆和大范围的自适应和组织能力；能够及时地适应不断变化的环境；能有效地处理各种信息，以减小不确定性；能以安全和可靠的方式进行规划、生产和执行控制动作从而达到预定的目标和良好的性能指标。体现了人的控制策略和控制思想，拥有受控对象及环境的相关知识以及运用这些知识的能力，具有很强的自适应、自学习、自组织和自协调能力、能在复杂环境下进行综合分析、判断和决策，实现对复杂系统的控制。
其次，从系统的角度看，智能行为是一种从输入到输出的映射关系。这种映射关系并不能用常规数学的方法来精确地加以描述，所以它可以看成是一种不依赖于模型的自适应估计。特别是对于某些复杂的和饱含不确定性的控制过程，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题。
因此，智能控制可以应对非线性、强耦合、参数不确定性系统，进行有效的全局控制，同时具有以知识表示的非数学广义模型和数学模型的混合控制过程，系统在信息处理上，既有数学运算，又有逻辑和知识推理。
此外，在研究和设计智能控制系统时不把主要注意力放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和世界模型的描述，对符号和环境的识别以及知识库和推理机的设计开发上，也就是说智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型，从而在未知的环境下，仿效人类的智能，驱动智能机器自主地实现其目标。
因而，智能控制器具有以微积分（DIC）表示和以技术应用语言（LTA）表示的混合系统方法，或具有仿生、仿人算法表示的系统，并且采用不精确的和不完全的装置分级（阶梯）模型，含有多传感器递送的分级和不完全的外系统知识，并在学习过程中不断加以辨识、整理和更新。
从智能控制的方式可以看出，智能控制的核心在高层控制。高层控制的任务在于对实际环境或过程进行组织、决策和规划，是实现广义问题求解。为了实现这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示以及自动推理和决策等相关技术。
最后，从上述定义可以看出，该定义并不全面，是在三元论的基础上提出来的，然而近年来蔡自兴提出了四元论的观念，增加了信息论，即认为智能控制是人工智能、自动控制、信息论和运筹学的交集。
信息是知识的交流或对知识的感受，是对知识内涵的一种量测，可以用信息论在数学上解释机器知识和机器智能。因此，信息论已成为解释机器知识和机器智能及其系统的一种手段。另外，现代的系统论、信息论和控制论作为科学前沿突出的学科群，无论从哪一方面来看，都是相互作用和相互靠拢的，无论是人工智能、控制论或系统论，都与信息论息息相关。
信息具有知识的秉性，它能够减少和消除人们认识上的不定性。对于控制系统和控制过程来说，信息是关于控制系统或过程状态和方式的知识。许多智能控制系统实质上是以知识和经验为基础的拟人控制系统。智能控制的知识和经验源于信息，又可被加工处理，变为新的信息。
从定义的描述中可以知道，智能机器人是智能控制最重要的应用领域之一。查找资料可以知道许多具有触觉、视觉和力觉等功能的高级机器人以及一些具有与“对话”能力的交互机器人已投入实际应用。这些机器人具有很强的获取周围环境信息的能力。它们已在自动操作、自动装配、自动产品检验以及太空和水下作业中施展才干。在柔性加工系统、无人工厂和自主生产系统中，智能机器人也获得日益广泛的应用。自主机器人能够设定自己的目标、规划并执行自己的动作，使自身不断适应环境的变化。
智能控制已广泛地应用于工业、农业、军事等多个领域，已经解决了大量的传统控制无法解决的实际控制应用问题，呈现出强大的生命力和发展前景，随着基础理论研究和实际应用的扩展，智能控制将会产生控制领域的一个大的飞跃。虽然智能控制理论的研究发展十分迅速，并且在很多领域得到了成功的应用，但是总的来说，智能控制理论还很不成熟，还处于初级发展阶段，今后随着人工智能技术、计算机技术等相关技术的迅速发展，智能控制也将得到更多的发展。
《智能控制理论、方法与应用》，程武山主编，2009.12，清华大学出版社