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從工業革命期間起頭，機械便起頭替換機械化反復的體力勞動。平常這些機械運作時，人類須要與其連結一個平安距離。然而，愈來愈多的研討職員起頭思慮，若何讓機械瀕臨人類、與人協作、以至可以向人類學習。

克日，英偉達開辟了一套鍛煉機器人的體系，教機器人若何通過觀察人類舉止去行為。研討職員用GPUs給分歧物體挨上標簽，并開辟了一組順序，讓機器人先感知人與物體的地位跟互動，再讓它反復捕捉到的步調，模擬人的舉措。

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英偉達首席研討科學家StanBirchfield泄漏，這套從頭開辟的順序有一系列的深度神經網絡，造價極高。機械經由過程停止感知跟讀取人類行動，然后用數據鍛煉履行該舉措。

該團隊認為，模擬情形是鍛煉機械辨認的好方式。經由過程分歧的場景，可以培育機器人感知各種分歧的物體。正在其鍛煉進程中，機械須要嚴厲的圖象跟視覺模擬。英偉達20年圖形處理跟AI計較的履歷，對機械辨認的助益很大。

現階段的機器人大多使用于范例流程的機械化操縱。如無人送貨、無人倉、掃地機器人等，真正可以模擬人類事情的機器人暫未大規模商業化。

開辟“仿照人類”機器人的研討團隊不止英偉達一家。2017歲尾，豐田推出了可以仿照人類舉措的第三代人形機器人“T-HR3”；加州大學伯克利分校的科學家本年也提出了可以聞一知十的機器人。

正在之前的實操中，該團隊研發的機器人Baxter學會了撿起黑色盒子跟玩具車。他們的方針是機器人必需可以停止一切簡略人類舉措，如：打開門，打開抽屜，撿起物體，以至與人停止身體互動，好比攙扶家里的白叟。

這些機器人須要可能辨認分歧的人跟行為習慣，并從人的舉措中學習。幻想的形態下，這些機器人須要猜測人類行動，并提早做好籌備去資助他們。

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