Saat ini, tidak peduli seberapa mampunya mekanisme robotik, dalam banyak kasus ia bertindak sesuai dengan algoritme yang telah ditulis sebelumnya (atau sepenuhnya dikendalikan oleh seseorang) dan tidak dapat meramalkan konsekuensi dari tindakannya. Tetapi para ilmuwan dari University of California di Berkeley telah menciptakan teknologi baru untuk mesin pembelajaran yang memungkinkan mereka memprediksi ke mana arah tindakan ini atau itu, bahkan saat berinteraksi dengan objek yang belum pernah ditemui robot sebelumnya.
Edisi EurekAlert menulis tentang perkembangan baru. Menurut laporan mereka, teknologi tersebut disusun sebagai berikut: pada tahap pertama, robot secara independen menggerakkan objek tanpa partisipasi operator menggunakan gambar yang diterima dari kamera, yang menjadi dasar model perilaku prediktif dibangun. Setelah beberapa kali mencoba, ini "diingat" dan digunakan nanti saat bertemu dengan objek baru atau serupa yang terlihat. Kamera robot menghitung kemungkinan urutan tindakan, tetapi sejauh ini, hanya beberapa detik ke depan. Meskipun ini sudah cukup bagi robot untuk membuat keputusan dalam kondisi baru tanpa partisipasi manusia. Seperti yang dikemukakan oleh salah satu peneliti, Frederic Ebert, “Sepanjang hidup mereka, orang belajar untuk berinteraksi dengan dunia di sekitar mereka dengan sedikit atau tanpa bantuan melalui trial and error, memperoleh pengalaman yang diperlukan dan memperoleh keterampilan. Kami telah berhasil membangun sistem robotik yang akan menggunakan sejumlah besar data yang dikumpulkan secara otonom untuk memperoleh keterampilan yang berguna, dan pengetahuan yang diperoleh selama pelatihan dapat digunakan oleh mesin di masa mendatang ketika, misalnya, memindahkan objek."
Vladimir Kuznetsov
