Fontos, hogy a technológia ugyanúgy fejlődjön, ahogyan a gyerekek is szoktak.

Az Aberystwyth Egyetem kutatói szerint a mesterséges intelligencia jobban működik, ha az alapokat úgy tanulja meg, mint egy gyerek és eleinte magától jön rá a különböző dolgokra. Az ilyen esetekben ugyanis a technológia előbb áll készen a nehezebb feladatok megoldására. Patricia Shaw, a témában készített tanulmány szerzője arról számolt be, hogy a korlátozások segítenek abban, hogy egy személy vagy egy rendszer bizonyos problémákra összpontosítson. A robotok csak a gyakorlati tapasztalatokból tanulják meg, hogy miként kezeljék az összetettebb feladatokat és hogyan alkalmazkodjanak a megváltozott körülményekhez.


A szakemberek arra voltak kíváncsiak, hogy a korlátozások hogyan hatnak a mesterséges intelligencia tanulási folyamatára, ezért kikapcsolták egy robot végtagjait. Emiatt a gépnek meg kellett tanulnia, hogy csupán korlátozott irányítással rendelkezik a teste felett. Emellett manipulálták a beépített kamerákat, azok képét elmosódottá tették, hogy a robot kevésbé lásson jól. Ugyanakkor a gép számára lehetővé tették, hogy ő dönthesse el, hogy mikortól működjenek újra a végtagjai és mikor aktiválhatja újra a kameráit. A tapasztalatok azt mutatták, hogy nem csupán a robot tanulási folyamata gyorsult fel, hanem a tanulási pontossága is.

A gép megtanulta értelmezni az összefüggéseket a mozdulatai és a szenzoroktól származó benyomásai között, s egy idő után pont úgy kezdett viselkedni, mint egy gyerek. Így például előfordult, hogy a mozdulatai közben a kezeit figyelte. A tapasztalatok eltárolásával pedig egyedül is tanulni tudott. Shaw szerint, ha a mesterséges intelligencia a kezdetektől kénytelen lenne korlátozásokkal dolgozni, akkor egy robot a jelenleginél sokkal jobban megismerhetné a testét. Amennyiben pedig egy gép a játékos folyamatok segítségével maga találhatná ki, hogy miként lépjen kapcsolatba a környezetével, akkor később még jobban tudna alkalmazkodni a különböző körülményekhez.