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正在這家汽車廠，機器人焊起底盤去比人類更精準、速率也比人類更快，并且機器人沒有須要蘇息。可是若是這些機器人犯了毛病，它們沒法前往改正。這是一個難題，由于糾正錯誤須要必然水平的靠山信息，而平常環境下機器人的體系中沒有存在如許的信息。

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HennyAdmony跟她的門生正在試著教這個名為Baxter的機械當雜貨店員，把貨色放到包里。尺度攝像機跟紅外攝像機的組合資助Baxter辨認物體。對咱們而言，真正風趣的部門并不一定是機器人的感知才能，而是機器人吸收信息、并把信息歸入本人的推理體系的方法，和其內正在推理體系的運作方法。

可是為何不消編程把一切能夠的毛病跟潛伏辦理方法歸入驅動機器人運作的算法內呢？這類方式不是很無效，由于能夠會漏了這類環境下的某個毛病，而機器人進入到新的情境中，或許他們的操縱工具發生變化時，它們須要從頭界說一切的這些毛病。以是此刻，研討職員正在試著探究出機器人吸收、注釋信息的方法，以讓機器人能照著他們的方法推理。這個很難題，聽起來很籠統。咱們是人，推理起來非常天然，可是，想要讓機器人也能推理，咱們便須要樹立這些數學模型。這項為期四年的名目正由楊百翰大學、塔夫茨大學跟馬薩諸塞大學協作實現。

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