로봇은 인간과는 완전히 다른 방식으로 주변 세계를 인식한다. 

인간은 거리를 걸을 때 지나가는 차량이나 잠재적 위험이나 경로상의 장애물 등에는 주의해야 하지만 멀리 걸어가고 있는 보행자에게는 주의할 필요가 없다는 사실을 알고 있다. 반면에 로봇은 주변의 모든 정보에 동등한 중요성을 부여한다. 예를 들어, 자율주행 차량은 실질적인 연관성이 있는지와 관계없이 주변 모든 사물의 데이터를 계속해서 분석한다. 이로써 운전자와 보행자의 안전은 보장되지만, 차량은 많은 에너지와 컴퓨팅 파워를 사용해야 한다. 만약 로봇에게 우선순위로 두어야 할 것과 무시해도 안전한 것을 가르쳐 이 문제를 해결할 방법이 있다면 어떨까? 

이것이 바로 네덜란드 에인트호번 공과대학교의 르네 반 데 몰렌그래프트(René van de Molengraft) 교수가 주도하는 연구 분야인 ‘게으른 로봇공학(lazy robotics)’의 기본 원칙이다. 그는 모든 종류의 로봇이 데이터를 ‘더 게으르게’ 처리하도록 하는 것이 인간을 포함한 실제 사물과의 상호작용을 개선하는 기반이 될 수 있다고 믿는다. 즉, 로봇이 정보를 더 효율적으로 처리할 수 있게 되면 성능이 더 개선될 수 있다는 것이다. 

오늘날의 연구자들과 로봇공학 기업들은 로봇이 성공적이고 융통성 있으면서 가장 효율적으로 작업을 완료할 수 있도록 학습시키는 데 주력하고 있다. 반 데 몰렌그래프트의 게으른 로봇공학도 이러한 접근법 중 하나다.