Cornell’io Universiteto inžinieriai išmokė robotą dirbti prie parduotuvės atsikaitymo kasos. Modifikavę Bostono „Rethink Robotics” dirbtuvių sukurtą Baxter robotą, kad šis galėtų aktyviai mokytis iš žmonių ir gebėtų koreguoti savo veiksmus esamuoju laiku.

„Mes suteikiame robotui galimybę mokytis lanksčiai,” – teigė Ashutoshas Saxena, kompiuterijos mokslų profesorius. „Robotas gali mokytis iš taisyklingų žmogaus veiksmų, norėdamas gerinti savuosius, pritaikydamas juos prie aplinkos ir jį supančių objektų.”

Saxenos komanda pristatys savo darbą Neuroninės Informacijos Sistemų Procesavimo konferencijoje Kalifornijoje, gruodžio 5-8 dienomis.

Modernūs industriniai robotai, pavyzdžiui, dirbantys automobilių gamyklose, neturi smegenų – vien tik atmintį. Operatorius užprogramuoja robotą atlikti tam tikrą pageidaujamą veiksmą; tuomet robotas gali atkartoti tą patį judesį kiekvieną kartą, kai atkeliauja apdirbamas objektas.

Tačiau palikus gamybinę liniją, užduotys tampa daug sudėtingesnės. Asmeninis namuose dirbantis robotas privalo su pomidorais elgtis kur kas kruopščiau , nei su metalinėmis automobilio dalimis. Jam privalu mokėti paimti ir naudotis aštriais virtuviniais peiliais, taip pat jis turi suprasti, jog būtina ašmenis laikyti atokiai nuo žmogaus.

Roboto rankos turi dvi alkūnes ir besisukinėjančius riešus, taigi jį valdančiam žmogui ne visada aišku, kaip geriau valdyti jo rankas, norint atlikti užduotis. Saxena ir abiturientas Asheshas Jainas, remdamiesi ankstesniu robotu, pritaikė jam programinę įrangą, leidžiančią pačiam robotui planuoti savo veiksmus. Jis pateikia tris galimas trajektorijas ekrane, tuomet operatorius gali pasirinkti geriausią variantą.

Žmonės taip pat gali koreguoti roboto veikimą. Robotui atliekant veiksmus operatorius gali įsikišti ir keisti jo judesių trajektoriją. Robotas turi funkciją, tyrėjų vadinama „zero G“ rėžimu. Robotas leidžia valdyti savo rankas operatoriui, tačiau išlaiko jas nepaveiktas traukos jėgos. Su kiekviena korekcija roboto judesiai po truputį tampa vis geresni. Net silpni, bet pasikartojantys operatoriaus judesiai, leidžia robotui optimaliau išnaudoti savo gebėjimus.

Palaipsniui Robotas ima kiekvienam objektui tapatinti tam tikrą trajektoriją . Greitas stumtelėjimas gali būti puikus būdas į šoną patraukti dribsnių pakeliui, tačiau visai kitaip reikia elgtis su kiaušinių dėžute. Taip pat mokydamasis robotas ima suvokti, jog aštriais daiktais, pavyzdžiui, peiliais, negalima plačiai mojuoti; juos būtina laikyti greta savęs, atokiau nuo žmonių.

Bandymuose su operatoriais, robotai sugebėjo tinkamai atlikti skirtas užduotis, vos su penkiais žmogaus korekciniais pagelbėjimais. Robotas taip pat geba apibendrinti tai ką išmoko ir net pasikeitus aplinkai ar objektams tinkamai prisitaikyti.