로봇 기술과 산업의 발전으로 로봇은 인간의 다양한 활동을 보조하거나 대체하게 되었다. 하지만 이러한 로봇을 훈련하거나 교육하는 것은 아직 인간의 일이다. 대부분 로봇은 두 가지 주요 방법 중에서 하나를 사용하여 훈련된다. 첫 번째는 데모에서 배우기이며, 두 번째는 샘플링이나 최적화와 같은 동작 계획(Motion Planning) 기술을 통해 프로그래머가 직접 코딩을 하는 것이다. 첫 번째 방법의 경우 다양한 상황에 유연하게 적용하기 힘든 점이 있고, 두 번째 방법의 경우 전문 프로그래머가 코딩해야 하므로 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 이에 MIT의 과학 및 인공 지능 연구소에서 서로를 가르칠 수 있는 티칭 로봇(news.mit.edu/2017/mit-csail-teaching-robots-to-teach-other-robots-0510)을 개발했다. 이 로봇은 지식을 기반으로 축적된 경험에 의해 작동된다. 연구자가 로봇에게 3D 시연을 보여주면 관찰된 행동에 지식을 기반으로 연결해 로봇이 행동을 가장 잘 수행하는 방법을 제안하고, 연구자는 가장 적합하다고 생각하는 제안을 승인하거나 수정할 수 있다. 이를 같은 방법으로 다른 로봇에게 전달할 수 있는 것이다. 결과적으로 데모에서 배우는 직관력과 동작 계획 기술 알고리듬의 정확성을 결합해 프로그래밍하는 노력을 줄여줄뿐더러 유사한 작업을 수행하는 로봇을 구현하는 시간과 비용을 절감해준다.

Teaching Robots, CSAIL of MIT(2017/05)