До момента, за да научите робот да изпълнява дадена задача, най-често се изисква дълго и мъчително програмиране и поредица опити от типа проба-грешка. Скоро обаче това може да се промени благодарение на нова система за обучение на машини, разработена от учени от МИТ. Тя се нарича Planning With Uncertain Specifications и помага на роботите да научат сложни задачи като нареждането на масата за вечеря, които иначе биха ги затруднили.

Вместо сегашните методи стъпка по стъпка новата система обучава машината на линеен логичен език, който помага тя да научи правилните стъпки, така че да изпълни задачата не еднократно, а всеки път. Така даден робот може да бъде оптимизиран за безопасност, ако работи с опасни материали или за постоянно качество, ако обслужва поточна линия.

Системата на МИТ е много по-ефективна в ранните тестове от традиционните подходи. Обучен с нея робот прави едва шест грешки при 20 000 опита да сложи масата за вечеря дори когато учените добавят объркващи фактори, като скриват вилицата. В този случай машината довършва задачата, без да спира и след това добавя вилицата, когато тя се появява. По този начин роботът демонстрира човешка способност да си постави ясна обща цел и да импровизира.

Учените искат системата да обучава роботите не само с наблюдение, но и като реагират на обратна връзка или критика за представянето им.

Виж още: Софтуер определи кое лице на именит актьор е практически съвършено