自工业革命以来，机器已开始取代机械化和重复性的体力劳动。通常，当这些机器运行时，人员需要与它们保持安全距离。但是，越来越多的研究人员开始思考如何使机器接近人类，与人类合作，甚至向人类学习。最近，Nvidia开发了一种用于训练机器人的系统，通过观察人类活动来教机器人如何行动。研究人员使用GPU标记不同的对象，并开发了一套程序，该程序可以使机器人首先感知人与物体之间的位置和相互作用，然后让其重复捕获的步骤来模拟人体运动。英伟达首席研究科学家斯坦·伯奇菲尔德（Stan Birchfield）透露，这个重新开发的程序具有一系列深度神经网络，而且非常昂贵。机器感知并读取人类行为，然后使用数据训练执行操作。该团队认为，模拟场景是训练机器识别的一种好方法。通过不同的场景，可以训练机器人感知各种不同的对象。在训练过程中，机器需要严格的图像和视觉模拟。 Nvidia在图形处理和AI计算方面的20年经验极大地帮助了机器识别。当前的大多数机器人都用于标准化过程的机械化操作。诸如无人运送，无人仓库，清扫机器人等，能够真正模拟人类工作的机器人尚未大规模商业化。英伟达并不是唯一一家开发“仿人”游戏的研究团队。机器人。在2017年底，丰田汽车发布了第三代人形机器人“ T-HR3”。可以模仿人类的行为；加州大学伯克利分校的科学家还提出了一种今年可以类推得出结论的机器人。在以前的实践中，团队开发的机器人Baxter学会了捡起彩色的盒子和玩具车。他们的目标是，机器人必须能够执行所有简单的人类动作，例如打开门，关闭抽屉，捡起物体，甚至与人进行身体互动，例如在家中为老人服务。这些机器人需要能够识别不同的人和行为习惯，并从人类的行为中学到东西。理想情况下，这些机器人需要预测人类的行为并事先做好准备以帮助他们。