美国马里兰大学的教授们正试图教机器人如何思考，利用过去的经验去大幅提高基础人工智能，从事新的工作。
教会机器人做最简单的事情既不容易，又费时间。这段加速视频显示一个仿生机器人试图依赖一个专门编写的代码去叠一件衬衫。这个仿生人需要考虑衬衫的尺寸、质地和演算。
对于人工智能来说，这是一项复杂的操作。
但马里兰大学学院公园分校的一个电脑科学团队正在帮助机器人利用过去操作的经验去提高性能。
马里兰大学教授扬尼斯·阿洛莫诺斯说：“很多应用领域的不少机器人今天都速度很慢，因为他们无法根据一个信号去预计另一个信号。现在有了感知的记忆，这些机器人就能利用之前的操作经验去快速行动”。
将机器人的感知与电动指令结合在一起十分具有挑战性。阿洛莫诺斯和他的团队正在处理这个所谓超级层面的电脑理论。
他们说，这会帮助不同类型的电脑提高性能。比如说，智能手机将能够进行情况分析，积累经验。
马里兰大学博士生安东·米特罗欣说：“移动设备有很多神经网络的应用。比如说，你试图确定所在的位置，你就可以拍一张周围情况的照片，移动设备就会告诉你在哪里。”
无人机将能对周围状况进行分析，无需得到人类驾驶员的引导。
马里兰大学的科学家承认，他们的研究项目十分具有挑战性，未来还有很多工作要做。
但阿洛莫诺斯希望能够研制一套所有人工智能的研发人员都能使用的系统，发挥更大的影响力。
马里兰大学教授阿洛莫诺斯说：“人工智能系统的整个研制过程就像宗教经典中的巴别塔，所有人都会说不同的语言。我们提出的新框架让我们只能有一种语言。这就是超级层面的向量语言-用以表现所有认知、决策、感知和行动的信息。”
另外一个巨大的改变涉及机器人的眼睛。科学家说，机器人的双眼将不再是普通摄像机，而是动态视觉传感器，可以对动作和光亮做出反应。
机器人眼睛的工作机制类似人类的双眼，可以向机器人的“大脑”不停发送信号，并得到记录和存储，相当于真人体验。科学家说，这套机制可以让机器人更加像人。
