알아내려고 하죠. 화면을 보시면 로봇이 실제로 움직인 것과 센서로 느낀 정보의 관계를 설명하기 위해 현재 어떤 구조들을 생각 중인지 알 수 있습니다. 그 다음에는 후보군 사이에서 결과값이 서로 다르게 나올 것으로 예상되는 움직임을 시도해봅니다. 실험실 안의 과학자처럼요. 그 결과를 나름대로 해석하면서 후보 구조의 종류를 좁혀 나갑니다.
And you're seeing a lot of things passing through its minds, a lot of self-models that try to explain the relationship between actuation and sensing. It then tries to do a second action that creates the most disagreement among predictions of these alternative models, like a scientist in a lab. Then it does that and tries to explain that, and prune out its self-models.