Вещь ручной работы от серийного изделия отличить может каждый. При массовом производстве есть только всеобщая одинаковость и установленный стандарт. Вещь ручной работы всегда имеет автора. Она воплощение профессиональных навыков мастера, его стиля работы и даже черт характера. Совместить точность и строгий стандарт конвейерного производства и авторского подхода можно при помощи «умных» инструментов.

Выход из строя мобильного робота или роботизированного устройства может привести к его потере. Это особенно актуально для летающих роботов или роботов работающих под водой или в агрессивных средах. Над решением этой насущной проблемы активно работают сотрудники одного из американских университетов. Они создают систему управления, которая в своём развитии может привести к созданию более автономных, самообучаемых роботов.

Научные исследования, начатые еще в 2009 году, по изучению интеллекта роботов, как физического явления, показали первые результаты в электронных и химических разработанных систем.
Четыре года спустя, команда ученых под руководством университета Калифорнии оказались, как им кажется, в сантиметрах от финиша до достижения своей цели.

Самосознание является одним из признаков интеллекта. По этой причине, исследователи используют так называемый зеркальный тест как средство изыскания самосознания у животных. Теперь, исследователи из Йельского университета пытаются запрограммировать робота, который способен пройти тест. Зовут робота NICO, он уже научится распознавать, где находится его рука в трехмерном пространстве. Следующий шаг - сделать то же самое с другими частями тела: ногами, туловищем и, в конце концов, головой.

Недавно стало известно о «Мюоне», похожего на циклопа человекоподобном роботе, построенном в университете Гумбольдта, Германия. Эти роботы используется в многонациональном проекте ALEAR (искусственная эволюция языка автономных роботов). Цель проекта – исследовать, каким образом в популяции роботов могут возникать сложные грамматические системы и поведенческие модели.
Роботы развивают свой язык общения во много так же, как это делали наши древние предки. Которые должны были называть действия, которые они выполняют, а также давать названия окружающих их предметов.

Сегодня остаётся всё меньше таких отраслей, в которых роботы не смогли бы заменить человека. Согласитесь, уже мало кого можно удивить роботом-хирургом или космонавтом.
И как очередное подтверждение этому факту – уникальная разработка американских инженеров - робот - биолог «АВЕ» (Automated Biology Explorer). Он способен создавать довольно сложные теоретические модели. Как известно, моделирование биопроцессов, на сегодняшний день, является одной из самых сложных научных задач.

Мало просто создать робота. Его ещё необходимо сделать в определённом смысле разумным. Такую задачу поставили перед собой инженеры Института технологий Токио (Япония). Главная из цель – научить робота решать задачи, на которые он не был изначально запрограммирован. И использовать при этом все доступные средства. В результате исследований группе учёных удалось создать уникальную систему изучения роботами окружающей среды.

Уже стало понятно, что программирование робота, чтобы он мог выполнить какую-либо конкретную задачу, бесперспективное и утомительное занятие. Новый подход заключается в том, чтобы так запрограммировать робота, чтобы он мог самообучаться.
И это имеет смысл: зачем тратить кучу времени и усилий на программирование робота для решения конкретной задачи, когда (возможно, потратив немного больше времени и усилий) можно создать робота-универсала, который сможет научиться делать абсолютно всё.

Группа исследователей из Корнельского университета работает над технологиями, позволяющим роботам эффективно распознавать объекты и ориентироваться в окружающей обстановке, прежде чем роботы станут действительно полезными в домашней обстановке.
У людей есть способность выделять нужные объекты из изображения окружающей среды и игнорировать всё остальное. К сожалению, роботы, пока ещё так действовать не умеют. Им приходится анализировать каждый пиксель (и все пиксели вместе) изображения того, на что он смотрит, и принять решение, есть или нет в поле зрения того, что его интересует.

Американским и японским ученым удалось сделать еще один шаг к созданию искусственных нейросетей, которые могут стать основой для создания искусственного интеллекта. Имитациям живого мозга программными или техническими способами не то чтобы нет числа, но их уже достаточно много. Это и применение чипов и попытки заставить управлять роботами с помощью мозга крысы или обезьяны.