研究人員將機械臂放置在由5個流媒體攝像機組成的圓圈內，機器人通過攝像頭觀察自己，自由地擺動。就像嬰兒第一次在大廳鏡子里探索自己一樣，機器人通過擺動和扭曲以了解它的身體是如何響應各種運動指令而移動的。大約3個小時后，機器人停了下來。它的內部深度神經網絡已完成機器人運動動作與它在環境中占據的體積之間的關系的學習。

　　哥倫比亞大學機械工程教授兼創意機器實驗室主任霍得·利普森說，人們真的很想知道機器人是如何“想象”自己的，但人們不能只窺探神經網絡，因為這其實是一個“黑匣子”。而機器人在沒有工程師協助的情況下進行自我建模的能力很重要。它不僅可節省勞動力，還可讓機器人跟進自身的磨損，甚至可檢測和補償損壞。

　　研究團隊認為，這種能力之所以關鍵，是因為人類需要自治系統更加自力更生。例如，工廠機器人可檢測到某些東西沒有正確移動，并進行補償或尋求幫助。

　　利普森解釋說：“自我塑造是一種原始的自我意識形式。如果機器人、動物或人類擁有準確的自我模型，它就能在世界上更好地發揮作用，作出更好的決策，并具有進化優勢。”