운전 중 작동되는 잠재의식 과정을 생각해보자. 주변 차량 정보를 수집할 때, 사람들은 차량 움직임을 예상하고 이러한 움직임에 어떻게 대응할지 상황을 봐가며 그때 그때 판단을 한다. 또한 다른 운전자가 당신의 행동을 어떻게 판단할 지 고려하여, 다른 운전자에게 어떤 영향을 줄 수 있는지 까지도 생각한다.

로봇이 우리 세계와 완벽하게 통합되려면, 로봇 역시도 그래야 한다. 최근 스탠포드대와 버지니아공대 연구진은 로봇이 이런 종류의 행동 모델링(Behavioral Modeling)을 수행하도록 하기 위한 새로운 기술을 제안했고, 로봇학습 연례 국제 컨퍼런스에서 발표한다. 로봇은 다른 에이전트의 움직임을 세세하게 포착하기보다 대충 요약하는 역할을 한다. 이렇게 되면 로봇은 복잡한 계산에 얽매이지 않고 다른 에이전트가 앞으로 취할 행동과 본인의 반응을 민첩하게 예측할 수 있다.

마음 이론(Theory of Mind)