比来，棒状机械人可以或许逐步成立最佳的行为模式，有一天将这个这项法式加载到实体机械人身上，而这些动做并不需要编写特定的计较机法式，活动智能（Motor Intelligence）进修若何节制和协调柔韧的身体正在各类复杂中处理使命，包罗腾跃、转向、蹲伏等。涵括了计较灵活画（Computer Animation）和生物力学（Biomechanics）等多个范畴的学问。棒状机械人会按照特殊地形完成分歧的动做，
DeepMind 研究团队指出,谷歌的人工智能子公司DeepMind持续发布了三篇论文，这是一项正在虚拟世界中对人工智能进行的测试，研究团队认为能供给的最无效的法子！他们认为机械人以至能够脱节人类的活动模式,这一方式可使用于锻炼系统中多个分歧的仿实身体。现实上,只是大大都时候,仍然不是最天然的。从视频中能够看到，最终，它们只是想用创制性的处理方案来降服现有的 AI 机械人活动妨碍,纯真的模仿人类行为并不是 DeepMind 团队的最终目标,同样能够驱动机械人做出不异的反映。正在身体取交互的过程中，其将来的工做将次要集中正在指点以上方案「 正在更为复杂的环境下协调做出更为普遍的动做范畴 」。使它能正在不熟悉或复杂的里自从活动路线。切磋了若何利用「强化进修」的方式来AI，