Сегодня трудно переоценить то значение, которое имело создание доступных каждому информационных сервисов, таких как Wikipedia или YouTube. При этом, речь идет не о научных прорывах, достигнутых с их помощью, а о вполне тривиальных вещах - на том же YouTube всегда можно найти тысячи способов приготовления омлета.  Такие опыты известны, например, в Университете Мэриленда пытаются обучать роботов с помощью видео с Youtube.

Проблема в том, что накопленные знания адаптированы под людское восприятие - робот не получит ценной информации, запросив в любом поисковике, например, алгоритм переноса чашки чая из кухни в комнату. Машине нужен доступ к деталям, информация о конкретных действиях и понимание языка. В частности, в сценарии с чаем требуется уточнить местоположение емкости с чаем, тип захвата, место, куда следует доставить чашку и многое другое. И это - лишь вершина айсберга, так как в реальности мы часто сталкиваемся с хаотичным окружением и постоянными вводными.

Уже сегодня существует несколько вариантов распространения “знаний” среди роботов - от отдельных библиотек фотографий, помогающих при распознавании предметов, до наборов алгоритмов, доступных машинам в “облаке”. 

Над одним из таких проектов, названным RoboBrain, работают исследователи Корнелльского, Стэнфордского и Брауновского Университетов. Создана система, позволяющая передавать функциональные навыки, полученные одним роботом,  другим через “облако”. Система хранит информацию о символах, естественном языке, фигурах, тактильных свойствах и движениях.

Такой подход появился относительно недавно - большинство прошлых исследований сводились к изолированному обучению отдельных роботов. Теперь специалисты смогут сфокусироваться на усовершенствовании алгоритмов машин, в то время как устройства получат централизованный доступ ко всем накопленным в данной области знаниям.

Есть и другие аналогичные проекты, например, европейский проект RoboHow.