虽然对人类来说，这似乎是一项基本的、单调乏味的任务，但机器人发现这类工作出奇地复杂。日本一家科技初创企业正在利用深度学习，教人工智能如何处理儿童房间里的混乱。
深度学习是一种算法，它受到人类大脑的启发，从大量数据中学习，从而能够执行复杂的任务。
有些任务对机器人来说很容易，比如日复一日地以完全相同的方式焊接汽车底盘，因为这是一个重复的过程，机器不会像心怀不满的员工那样感到无聊。但他们能完成的任务范围仍然有限，因为当他们面对一个混乱无序的世界时，他们会感到困惑，无法实现自己的目标，因为算法失败了。这限制了他们在工厂里所能完成的任务，因此，用于自动驾驶汽车和智能工厂的人工智能，现在正被用来教他们如何应对混乱。
在东京的一个地下室里，来自Preferred Netorks的研究人员一直在一种人工智能来教机器人如何处理无序的物体——或他们从未见过的东西。他们必须辨认出每一件物品，并把它们散落在房间的各个角落，然后想办法把它们捡起来，最后，把它们放进合适的箱子里。该公司表示，这些机器人工作缓慢，很容易被他们不知道的东西打败。例如，他们没有认出一只袜子，这只袜子比它以前遇到的袜子更大，颜色更鲜艳。尽管如此，该公司创始人兼首席执行官西川元(Toru Nishikaa)希望在“五年内”开始销售这种清洁机器人。
该公司的投资者包括日本公司()，该公司的机器人手臂在世界上许多最先进的工厂执行任务。西川说，技术正在显著进步，不仅要学习软件，还要学习硬件，这将变得更加重要。自2015年起，发那科与Preferred Netorks结成研究联盟，将深度学习技术应用于的细化和改进。国际机器人联合会(International Federation of Robotics)的数据显示，过去5年，工业机器人的销量增长了一倍以上。
《世界机器人新报告》显示，2017年全球机器人出货量达到创纪录的38.1万台，同比增长30%。占2017年总销量73%的五大市场分别是中国、日本、韩国、美国和德国。