Одной из наиболее сложных задач при обучении машин является система машинного зрения. Обеспечить наблюдение особенно трудно, так как оно требует умения выявлять, классифицировать и использовать объекты, зафиксированные в окружающем машину пространстве. Исследователи Кембриджского университета разработали две технологии, использующие для зрения роботов концепцию глубинного обучения, применяемого в системах ИИ.