Noi, oamenii, putem să schimbăm cunoștințele și experiența, din acest motiv devenim mai inteligenți, avem noi abilități. Aceiași oameni de știință doresc să creeze roboți. Potrivit experților, dacă există un fel de "stocare în cloud a tuturor cunoștințelor" pentru roboți, ei vor fi automat inteligenți prin completarea acestei baze de date. Acum Google lucrează din greu la această problemă.
Fiind cel mai convenabil sistem de instruire de la robot la robot, angajații Google au adoptat un model al creierului uman cu neuronii care comunică. Inițial, fiecare robot a trebuit să învețe prin încercări și erori, acum este nevoie de o metodă de încercare și de eroare de către mai mulți roboți, iar restul va prelua toate informațiile obținute în timpul instruirii primilor roboți. Astfel, roboții vor avea un singur "creier" și "neuroni" care vor primi în mod constant și vor procesa informații.
Compania are deja un prototip al sistemului de formare și a realizat chiar și câteva experimente destul de reușite. Prima experiență a fost sarcina de a deschide o ușă. În primul rând, toți roboții potrivite pentru sarcina de felul lor, dar mișcarea era incertă, iar rezultatul nu este impresionant, deoarece roboții sunt conectate la rețea au putut să facă schimb de informații și pentru a găsi o soluție, ca rezultat - ușa este deschisă. O altă experiență a fost înțelegerea relației cauză-efect, robotului i sa dat o tavă, iar dacă l-au împins, totul a căzut din tavă pe podea.
De ce toate acestea au nevoie de roboți și de robotică? De obicei, orice robot nou creat este predat unor lucruri "elementare", ușilor deschise, ușilor închise și mult mai mult, cărora nu le acordăm atenție. Astfel, crearea abilităților robotului poate dura câteva luni sau chiar ani. Firește, acest lucru nu este convenabil și necesită costuri. Dar, prin conectarea roboților la o bază de date comună, puteți obține imediat cel mai bun robot dezvoltat, care înțelege ce trebuie să facă cu membrele.
Cu toate că, într-o anumită bază de cunoștințe comune lung este utilă numai în parte, deoarece liniile robotului sunt încă foarte puține și mai ales roboți sunt produse într-un singur număr, precum și în acest caz de roboți identici nu ajunge, există unele dificultăți cu învățarea prin bază, de exemplu, Nevoia constantă de a calibra robotul în timpul antrenamentului.