【鏡週刊報導】 今年的《麻省理工科技評論》十大突破性技術中有一項就是靈巧機器人，今日的機器人普遍仍表現得頗為笨拙，若能提高其手部的靈活性，將可勝任更多的任務。
目前在機器人手的領域有幾個趨勢，一是改善其敏捷程度，人類的手指跟手掌相當靈巧，機器人手在抓握的速度、準確性仍有很大空間，科學家們通過優化機器人的手部結構，比如增加手的自由度（關節），利用AI演算法進行類比訓練等，不過想要增加機器手的自由度，成本就會大幅提高。
此外，則是自主學習，舉例來說，工業的機器人手臂大多是重複執行任務，總體性能取決於其控制器跟蹤預定軌跡的準確性，軌跡路線是仰賴工程師事先程式設計及測試，此法難適用於複雜的環境或複雜的動作，比如機器人打乒乓球，因此許多研究機構利用強化學習（Reinforcement Learning）或無監督學習來訓練機器人，自主學習抓取、移動東西等。
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