Документ содержит обзор проводимых в Стэнфорде исследований, в которых  искусственный интеллект для используется для совершенстования роботов, позволяя им учиться, сотрудничать и повышать уровень жизни всех людей.

Основные направления развития:

1. Адаптивное обучение и оптимизация: Исследователи дают роботам обучаться на рабочем месте и адаптироваться к вводу данных с датчиков, что позволяет им учиться на собственных ошибках и действовать еще более автономно. 

2. Обучение на примере демонстрации человеком: Дополнительные инновации с использованием методов обучения "человек в цикле" означают, что роботы могут извлекать уроки из вмешательства человека и корректировать свое поведение на будущее, совершенствуя имитацию разумного поведения человека.

3. Вспомогательная робототехника и взаимодействие человека с роботом: Разработки в области методов обучения искусственному интеллекту позволили роботам взаимодействовать с людьми и адаптироваться к их предпочтениям, приближая нас к миру с высокофункциональными вспомогательными машинами.

4. Медицинская робототехника и аугментация человека: Роботы могут играть более широкую роль в аугментации человека - усиливая человеческие способности сверх нормы. Используя экзоскелеты с поддержкой искусственного интеллекта, исследователи обнаружили способы улучшения, а также повышения эффективности расходования энергии. Объединяя человеческий интеллект и навыки роботов, исследователи исследуют новую область человеческих возможностей.

5. Автономные транспортные средства и навигация роботов: Уделяя особое внимание обеспечению безопасности, исследователи разрабатывают методы улучшения восприятия, позиционирования и навигации автономных транспортных средств, чтобы справляться с неопределенностью даже в нежелательных ситуациях, таких как неисправности датчиков и напряженная обстановка.