如今，人們已經(jīng)能制造出多種類型的機(jī)器人，但這些機(jī)器人制造起來都要花費相當(dāng)多時間。目前，機(jī)器人的身體在適應(yīng)能力和伸展性方面還存在困難，這樣其能力和應(yīng)用范圍就依然有限。鑒于設(shè)計、組裝和編程過程漫長而復(fù)雜，快速裝配新的機(jī)器人、可附加模塊、固定裝置和一些專門工具就并非現(xiàn)實的選項。

 

　　目前需要的是將能提高定制機(jī)器人制造效率的設(shè)計和裝配工具。我所在的研究小組由來自哈佛、麻省理工和賓夕法尼亞大學(xué)的研究人員組成，我們目前的工作是研制一個“機(jī)器人程序編制器”，它可以接收特別的技術(shù)指令（如“我想要一只機(jī)器人來收拾房間”）并計算出一份機(jī)器人設(shè)計、一項裝備計劃以及使用該機(jī)器人所需要的定制編程環(huán)境。

 

　　性能更優(yōu)異的定制機(jī)器人可能幫助范圍廣大的任務(wù)實現(xiàn)自動化。考慮一下制造業(yè)的情形。目前，工廠中自動化技術(shù)的運用在各個工業(yè)部門中并不一致。汽車工業(yè)中，大約八成的裝配過程實現(xiàn)了自動化，其中包括很多可重復(fù)動作。相比較之下，電子工業(yè)中比如手機(jī)，僅有大約一成的裝配過程實現(xiàn)了自動化，因為這樣的產(chǎn)品改變頻繁，并且是高度定制化的。

 

　　在依賴定制并且其產(chǎn)品生命周期短的工業(yè)部門中，量身定制的機(jī)器人可以減少實現(xiàn)自動化的安裝時間，從而有可能幫助縮短這一差距。專門用途的機(jī)器人可能知道物品在哪里儲存，怎樣組裝物品，怎樣與人互動，怎樣將部件從一個地方運送到另一個地方，怎樣封裝物品，怎樣改裝裝配線。在一間配備有這種機(jī)器人的工廠里，人工或?qū)⒁琅f處于控制地位，機(jī)器人或?qū)⑤o助人工。

 

　　不懂推理

 

　　將機(jī)器人融入日常生活所涉及的第二項挑戰(zhàn)是，機(jī)器人的推理能力需要增強(qiáng)。機(jī)器人的計算能力是經(jīng)小心設(shè)定而形成的，基于這一現(xiàn)實，今天的機(jī)器人僅能完成有限的推理。一只機(jī)器人所做的每一件事情都由簡單指令闡明，并且該機(jī)器人的推理范圍完全由其程序限定。再者，一只機(jī)器人通過其傳感裝置對其所在環(huán)境的觀察十分有限。人類想當(dāng)然的任務(wù)（如回答這樣的問題：“我以前到過這里嗎？”）對機(jī)器人來講卻極其困難。機(jī)器人運用諸如相機(jī)和掃描儀這樣的傳感裝置來記錄它們所停留的地方的特點。但對一部機(jī)器來講，要區(qū)別屬于它早已觀察過的一處場景的特點，與一處碰巧包含同樣一些對象的新場景的特點，是一個難題?？偟恼f來，機(jī)器人收集了太多低水平的數(shù)據(jù)。

 

　　目前對機(jī)器學(xué)習(xí)能力的研究集中于開發(fā)能幫助從大型數(shù)據(jù)集中提取對一只機(jī)器人而言是有用信息的算法。這樣的算法將幫助一只機(jī)器人總結(jié)其歷史，這樣就能顯著減少比如它回答“我以前到過這里嗎？”那個問題時所要求的圖像的數(shù)量。

 

　　今天，能接入互聯(lián)網(wǎng)的每一個人（包括機(jī)器人）都能輕而易舉地獲得數(shù)量難以置信的信息。機(jī)器人有可能利用這樣的信息作出更優(yōu)質(zhì)的判斷。舉例來講，一只負(fù)責(zé)遛狗的機(jī)器人可以從網(wǎng)上找到天氣預(yù)報，然后參考其已儲存的數(shù)據(jù)，以確定理想的遛狗時長和最優(yōu)路線：假如天氣炎熱或者下雨就可能遛個短途，而假如外面天氣晴好，就可以到附近一處其他遛狗者會前往聚集的公園，遛個長途。