หุ่นยนต์เป็นนักวางแผนที่ดีในงานที่มีสเปคที่ชัดเจน

หุ่นยนต์เป็นนักวางแผนที่ดีในงานที่มีสเปคที่ชัดเจนซึ่งช่วยอธิบายงานที่หุ่นยนต์ต้องปฏิบัติตามโดยคำนึงถึงการกระทำสิ่งแวดล้อมและเป้าหมายสุดท้าย เรียนรู้ที่จะจัดโต๊ะโดยการสังเกตการสาธิตเต็มไปด้วยข้อกำหนดที่ไม่แน่นอน รายการจะต้องวางในบางจุดขึ้นอยู่กับเมนูและสถานที่ที่ผู้เข้าพักนั่งและในการสั่งซื้อบางอย่างขึ้นอยู่กับความพร้อมทันทีของรายการหรือการประชุมทางสังคม

แนวทางการวางแผนปัจจุบันไม่สามารถจัดการกับข้อกำหนดที่ไม่แน่นอนดังกล่าวได้วิธีการที่ได้รับความนิยมในการวางแผนคือการเรียนรู้การเสริมแรง ซึ่งเป็นเทคนิคการเรียนรู้ด้วยเครื่องทดลองและข้อผิดพลาดที่ให้รางวัลและลงโทษพวกเขาสำหรับการกระทำขณะที่พวกเขาทำงานเพื่อทำงานให้เสร็จสมบูรณ์ แต่สำหรับงานที่มีคุณสมบัติไม่แน่นอนมันยากที่จะกำหนดรางวัลและการลงโทษที่ชัดเจน ในระยะสั้นหุ่นยนต์ไม่เคยเรียนรู้อย่างถูกต้องจากสิ่งที่ผิด