整理混乱的空间对于人类来说可能是一件繁琐的工作，但这是他们仍然比机器更擅长的少数工作之一。好吧，直到日本研究人员成功地通过深度学习将任务教给机器人为止。

孩子们经常抱怨打扫房间。但是他们会完成工作，因为他们知道袜子在这里，玩具在那儿。

另一方面，当前一代的机器人可能不会抱怨，但是它们会搞砸一切，因为它们的电子大脑无法处理代表大多数凌乱房间的随机散布的混乱情况。

为了克服这一弱点，Preferred Networks开始使用深度学习技术来训练人工智能(AI)。他们的方法可以使清洁机器人更好地把握房间的混乱状况。

深度学习将大量信息馈送给AI，从而使算法可以处理复杂的工作。它来自人脑学习任务的方式。(相关：微软和亚马逊可能通过类似于《终结者》电影中的“天网”的AI研究来摧毁人类。)

一家日本公司正在开发自学式清洁机器人，以整理凌乱的房间

机器人在涉及大量重复过程的工作中表现最佳。他们可以每天焊接汽车零件并做类似的工作。与人类员工不同，他们缺乏想象力和情感去烦恼自己的生活。

当遇到算法未涵盖的场景时，机器人将被抛出循环。它无法处理突发事件和混乱，限制了机器人在工厂和其他工作场所可能接手的任务的数量和种类。

为了纠正这一限制，Preferred Networks将AI应用于自动驾驶汽车和智能工厂。这家机器人公司首先在他们的一个实验室中重建了孩子卧室的混乱状况。

接下来，他们将清洁机器人送入了杂乱的房间。开发人员对AI进行了复杂的培训，以处理机器过去从未遇到过的不规则物品和新对象。

在会议期间，机器人寻找随机散布在整个房间的物体。找到项目后，他们会先识别出该项目，然后再学习如何从当前位置提取该项目。最终，清洁机器人会将物品握紧在正确的存储容器中。

他们的最终目标是建立由AI经营的机器人工厂

Preferred Networks的发言人报告说，这些机器人花了一些时间打扫房间。一个uting嘴的孩子或抱怨的青少年可以更快地工作。

此外，AI往往会被不熟悉的环境添加所淘汰。一方面，机器人遇到的袜子比以前的示例更大，更鲜艳。

尽管他们已经遇到了袜子并知道了怎么做，但机器人未能识别出略有不同的鞋并将其放入错误的容器中。

尽管遇到了这些速度和识别问题，Preferred Networks创始人Toru Nishikawa预测，公司清洁机器人的精确模型将在五年内投入商业服务。

另一家日本公司Fanuc也表示乐观。Fanuc负责制造大多数自动化工厂中常见的机器人手臂，与Preferred Networks一起创建了一个由人工智能运营的机器人工厂，该机器人工厂能够在工作中学习。