研究人员将机械臂放置在由5个流媒体摄像机组成的圆圈内，机器人通过摄像头观察自己，自由地摆动。就像婴儿第一次在大厅镜子里探索自己一样，机器人通过摆动和扭曲以了解它的身体是如何响应各种运动指令而移动的。大约3个小时后，机器人停了下来。它的内部深度神经网络已完成机器人运动动作与它在环境中占据的体积之间的关系的学习。
哥伦比亚大学机械工程教授兼创意机器实验室主任霍得·利普森说，人们真的很想知道机器人是如何“想象”自己的，但人们不能只窥探神经网络，因为这其实是一个“黑匣子”。而机器人在没有工程师协助的情况下进行自我建模的能力很重要。它不仅可节省劳动力，还可让机器人跟进自身的磨损，甚至可检测和补偿损坏。
研究团队认为，这种能力之所以关键，是因为人类需要自治系统更加自力更生。例如，工厂机器人可检测到某些东西没有正确移动，并进行补偿或寻求帮助。
利普森解释说：“自我塑造是一种原始的自我意识形式。如果机器人、动物或人类拥有准确的自我模型，它就能在世界上更好地发挥作用，作出更好的决策，并具有进化优势。”
