शोधकर्ताओं ने Robo-COP पेश किया है। इस तरीके में रोबोट की विज़न-लैंग्वेज-ऐक्शन नीति और उसे संचालित करने वाले तंत्र को वास्तविक इस्तेमाल के दौरान साथ-साथ बेहतर बनाया जाता है। प्रणाली अपनी गलतियों का डेटा जुटाती है, नीति को अपडेट करती है और नया संस्करण तभी अपनाती है, जब वह उन कामों में बेहतर साबित हो जिनके लिए उसे प्रशिक्षित किया गया था। RoboLab के दस सिमुलेटेड कार्यों में सफलता 64.8% से बढ़कर 73.8% हुई, जबकि वास्तविक दुनिया के तीन कार्यों में यह 38.3% से बढ़कर 50.0% हो गई।
यह क्यों मायने रखता है
इससे सेवा देने वाले रोबोट काम करते-करते बेहतर हो सकते हैं और उन्हें बार-बार हाथ से दोबारा प्रोग्राम करने की ज़रूरत घटती है।
