Výsadou robotů ve výrobních procesech je práce na repetitivních činnostech, které zvládají mnohem lépe, než lidé. Člověk zde však hraje významnou roli, neboť musí činnosti robota pečlivě naprogramovat, aby docházelo k co nejmenšímu počtu chyb. Pokud dojde ke změně ve výrobním procesu, musí se kovoví pracovníci přeprogramovat a znovu ladit, aby pracovali co nejefektivněji, neboť se změně neumí sami přizpůsobit.
Výzkumníci z Kalifornské univerzity v Berkeley však představili algoritmus postavený na technice Deep learning, který robotovi jménem BRETT umožňuje učit se způsobem „pokus – omyl,“ tedy tak, jak se učíme my, lidé. Největším nedostatkem oproti člověku je samozřejmě nepřítomnost osobní i kolektivní zkušenosti, selského rozumu a intuice, naučit jej něco je tedy mnohem náročnější. Pokud robot ví, kde má s činností začít a kde skončit, naučí se dovednosti za 10 minut, pokud se však má činnost naučit sám, musí ji zkoušet 3 hodiny, než přijde na správný způsob provedení.
BRETT se prozatím naučil velmi jednoduché činnosti – zašroubovat víčko od láhve, sestrojit dětský model letadla, nebo vložit napínáky do bot. Ačkoliv se nejedná o revoluční dovednosti, vědci věří, že algoritmus bude v následujících 10 letech velmi výrazně zdokonalen a umožní robotům pracovat na mnohem náročnějších úkolech, jako například třídění vypraného prádla, nebo úklid domácnosti. Technologie by však zajisté měla uplatnění i v mnoha dalších oblastech života.
