為了讓人類與機器人更好地交流，MIT 計算機科學與人工智能實驗室的研究員開發了一個名為 ComText 的程序。這款程序給機器人增加了情節記憶，讓它們能夠接受更加復雜的命令。目前，他們已經在機器人 Baxter 上測試了程序。

　　機器人沒有情景化的記憶。比如，當你把一件工具放到桌子上，然后讓機器人“拿起它”，機器人不知道“它”指的是什么；如果你讓機器人拿起你上次使用的工具，機器人也無法將命令與先前經驗聯系起來。ComText 賦予了機器人外顯記憶。人類的外顯記憶包括兩類：一類是語義記憶，指的是人類對一般知識和規律的記憶；另一類是情節記憶，指的是人類對個人經驗的記憶。

　　當機器人有了情節記憶能力，它就能做出基于過去經驗的決策。例如，當你讓機器人拿起你上次使用的工具，機器人能夠搜索自己的記憶（可能是視頻形式），發現你上次使用工具的情景，然后從現實中辨識那個工具。另外，ComText 還能讓機器人掌握一些抽象的概念，比如物品的從屬關系，并將其存儲在“知識抽屜”里。

　　“這兩項能力結合后，機器人能夠接受的命令就會明顯擴展。” ComText 的一名主要研究人員 Rohan Paul 對 Fastcodesign 網站說。當研究人員在機器人 Baxter 上測試 ComText 時，機器人執行命令的準確率達到了 90%。

　　下一步，研究人員將賦予 ComText 更高層次的理解能力，讓它處理更加復雜的任務。Paul 表示，他想給程序增加語音功能。那樣的話，機器人與人類可以對話，互相提問，更好地合作。另外，他還想讓機器人掌握更多知識，進行更加復雜的推斷。比如，你告訴機器說，桌子上有塊鋁合金，而且，它是一個導電體；隨后，當你說，“給我拿個導電體”，機器人就會把那塊金屬拿過來。

　　值得一提的是，上述研究得到了豐田汽車公司的資助。如今，自動駕駛汽車已成為人機交互的新領域。如果自動駕駛汽車擁有情景記憶能力，那么，乘客就能和它更好地交流了，比如，“在昨天下車的地方接我”、“看到那個人行道向左轉”等等。要執行這些命令，機器人需要擁有情節記憶，把握現實世界中不同事物之間的關聯。