機器人的"大腦"與人類大腦有很大的不同，指導機器人如何處理各種事項通常來說就是編寫的代碼的工作。這聽起來似乎機器人比人類的學習方式更為簡單，但實際上則是更加困難--因為機器人沒有人類的直覺，由于不會根據不斷變化的環(huán)境而作出變通和適應，使得很多事情變得幾乎不可能實現(xiàn)。只有在我們設定好一個程序后他們按照這個程序去執(zhí)行，或許我們可以給他們設定許多的程序，但始終也脫離不了這個范疇。
加州大學伯克利分校(UCB)的一組研究人員展現(xiàn)了一個機器人，其可以通過不斷地試錯來學習，就像人類的學習方式一樣。它的形成使人類在人工智能領域的研究向前邁進了一大步。使得機器人終于開始能夠自主的進行學習了。
UCB的電氣工程和計算機科學系的教授Pieter abbeel表示，"已經研發(fā)出了一種全新的方法來賦予機器人學習"。
這個方法的關鍵之處在于，當這個機器人面對了之前從未接觸過的新鮮事物時，研究人員也不必對機器人重新編程。完全相同的軟件，但在研究人員讓機器人學習所有不同的任務時，軟件卻能對機器人如何學習進行相應的編碼。
該團隊開發(fā)了一系列的算法，允許一個名為BRETT的Willow Garage PR2機器人學習一系列電機操作的任務，例如擰水瓶蓋子或組裝玩具飛機，而這一切任務在執(zhí)行之前研究人員并沒有進行預編程，用中國的一句俗語來表達的話，就是讓機器人"摸著石頭過河"。讓他能夠自主的處理一些事情。
這一方法允許機器人在遇到比它們通常的操作環(huán)境還要更加雜亂的環(huán)境中更有效地運作，如工廠或實驗室。這樣我們就沒有必要把所有的程序全部編寫進去了，讓他們自己適應同樣類型的工作。
隨著處理的數(shù)據量不斷提升，機器人就可以開始學習如何處理更復雜的事情，在未來5到10年，我們可以看到機器人學習能力顯著的進步，甚至是教小孩寫字了。這樣才是機器人的一個大的進步。
