グーグルの「物のつかみ方」を自ら相互学習するロボット--人間の介在なしで上達Googleは、物をつかむ機能を備えるロボットに深層畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：CNN）を応用し、上手なつかみ方を自律的に学習していく実験を実施した。人間が介在せずロボットに試行錯誤させることで、当初34％あった失敗率を18％まで“ロボット自ら”下げることができた。 ロボットの性能は以前と比べ飛躍的に進歩しているが、センサとモーターを組み合わせて物をつかむ簡単な動作でさえ、人間の技能レベルにはまだまだ到達できないという。このレベル差を縮める手法として、Googleはフィードバックと制御を連続的に実行させ、それを機械学習と連携させる取り組みを試験した。 Googleは、カメラの画像データを見て物をつかむようにプログラムしたロボットを用意し、つかむことに失敗しても人間が動作を正すのではなく、試行結果に応じて動きを自動修正するよう設定
