Robo Brain是世界上第一個應對機械 人的搜索引擎，它能夠使拜訪引擎的機械人在數據庫中下載關于這個詞的全部邊集和它所代表的節點。今朝，這個項目是由斯坦福大學的艾舒托什·薩克塞納（Ashutosh Saxena）和多位同事開辟。別的，Robo Brain能夠給予任何要執行任務的設備自在拜訪。與此同時，它還會接續收集全部拜訪設備的新數據。
Robo Brain取Google的區分
目前很多人一遇到問題就會Google，百度大概拜候其他在線數據庫。關于普通人來講，這類解決方案立竿見影，由于我們會對恍惚的信息開展推斷。
舉個例子。根據百度“如何做番茄炒蛋”，我們會獲得操縱步驟：洗番茄，打雞蛋，洗鍋開仗如此...然則關于機器人而言，這一些操縱步驟并非具體。機器人需求各色各樣的附帶信息，好比，正在那邊洗番茄，水需求怎樣的溫度，洗幾多遍，要用什么體例去洗，洗完放正在那邊等等。
事實上，要讓機器人由搜索引擎取得有效的信息完成義務，引擎的數據庫必需具體地描述這個義務的各類細節。
Robo Brain面對的挑釁
1.機器人的信息存儲體式格局取Robo Brain搜索引擎數據庫婚配
機器人帶有各色各樣的傳感器，因而數據庫信息存儲的體式格局必需要可以婚配任何范例的機器人。該搜索引擎應該可以相應機器人以分歧的體式格局提出的各類的題目。它應該可以由分歧的泉源收集常識，如萬維網、Word Net、Image Net、Free base、Open Cyc等數據庫。
2.Robo Brain須要買通所有的機器人辦事
薩克塞納的團隊盼望Robo Brain成為一個協作項目，可以毗連現有的效勞。為此，他們跟Tell Me Dave、Plan It等效勞商建立了協作。Tell Me Dave這家創業公司致力于使得機器人可以明白自然語言指令，PlanIt則旨在使得機器人可以哄騙眾包信息計劃途徑。
3.信息多樣性
創建這類數據庫并非易事。薩克塞納和他的同事把它看成是網絡理論問題，在這里內里常識是定向圖。定向圖中的節點以各色各樣的情勢表現，比方集裝箱可以用圖象、文本、視頻、觸覺數據大概學術觀點來表達。
而Robo Brain吸收以邊集情勢顯現的新信息，它們還會鏈接節點子集。比方，“坐著的人可以運用杯子”的觀點可能會鏈接杯子和坐著的人的節點和諸如“可以運用”的觀點。
Robo Brain將會對機器人發生龐大的危害
薩克塞納的團隊期待打造一種數據庫，它可以使會見引擎的機械人在數據庫中下載關于這個義務的所有邊集和它所代表的節點。他們演示了機械人操縱Robo Brain將蛋盒放到桌子的另一端情況。因為雞蛋易碎，它們必必要謹慎處置懲罰，這便是機械人根據會見Robo Brain學到的“常識”。
這個項目很主要的一部分是，若何讓機器人把一個情境中學到的常識應適用于別的的景象。比方，將處置雞蛋的學到的還適用于處置別的的易碎物品，如燈膽。別的，團隊還期待把在線的視頻接入Robo Brain數據庫。如許，機器人就能夠經過更大的常識起原來完成更多的使命。這一些皆很有還許危害機器人思索和取天下交互的體式格局。
無疑，Robo Brain將會對機器人和人類的將來擁有主要的意義。