据英国《新科学家》周网站7月13日报道，一个机器人可以制作自己的模型，规划目标——机器人的移动和实现方法。
每个机器人都以某种方式接受训练，完成任务，通常以模拟的方式训练。通过观察该做什么，机器人可以模拟这个任务。但是他们不加思考地做这件事，可能是想依靠传感器减少碰撞的危险，但并不是真正意识到自己为什么要执行这个任务，或者自己在物理空间中的位置。这意味着他们经常犯错。例如，人类不是这样，因为胳膊碰到障碍物——，人类可以补偿变化。。
美国杜克大学的陈博元说：“这是人类非常重要的能力，我们通常认为这是理所当然的。”
研究报告的合著者美国哥伦比亚大学的霍德吉布森说。“我很久以来一直在努力思考机器是什么，而不是编程组装汽车。
长达三个小时，这只机械臂随机摆动。上面的神经网络输入该手臂机械运动的信息，查看手臂移动的地方，观察手臂如何反应。这个过程创建了7888个数据点。该团队在虚拟环境中模拟机械臂，生成了10，000个附加数据点。为了检测AI在多大程度上学会了预测机械臂位置，团队生成了一个云图，说明AI“认为”移动的机械臂应该出现在哪里。预测在1%以内是正确的。也就是说，如果测试空间宽度为1米，则准确估计手臂位置的误差在1厘米以内。
据报道，如果神经网络被认为是机器人本身的一部分，那么机器人在给定时刻就能知道自己的物理位置。
利普森说。“在我看来，这是机器人历史上第一次，机器人可以建立自己的心理模型。这是一小步，但它预示着未来的发展。”
研究人员在他们的研究论文中说，他们的机器人系统在计划行动时具有“三维自我意识”。利普森认为，机器人在更普遍的人类自我意识中还需要20 ~ 30年的时间。陈朴元说，完整的自我意识需要科学家们很长时间才能实现。他说：“我不会说这个机器人已经有自我意识了。”
其他人更加谨慎，——对论文中关于三维自我意识的主张表示怀疑。美国乔治亚理工大学的安德鲁亨特说：“如果用这种方法进行更多的研究，而不是自我意识——，就会有有用的应用。”
英国谢菲尔德大学的大卫卡梅伦(University of Sheffield)表示，机器人在没有自觉的情况下，可以通过指定的路径轻松实现目标。他补充说：“模拟机器人向目标移动的轨迹是制造自我认识等东西的重要步骤。”
但是，对于利普森陈朴元和同事们发布的信息，卡梅伦不确定，如果配备神经网络的机器人需要转移到新的地方，不断“学习”自己的运动，以纠正新的障碍，这种自我认识是否能持续下去。他说：“在移动过程中，持续的自我建模将是朝着自我识别机器人迈出的下一大步。”
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