拥有人类探索世界的好奇心，是让机器人变得更加聪明的关键因素之一。德国波鸿大学的人工好奇心专家瓦伦·康培拉指出，好奇的系统“不满足于只学习一种任务，而是希望同时学习多种技能”。法国国家信息和自动化研究所的机器人专家皮埃尔—伊夫·乌代耶强调，在算法中加入“内在动力”的想法，可以让机器在没有人类干预的情况下，自主学习各种各样的新任务。

　　此前，人工智能更多侧重的是人类左脑的能力，如理性能力、把握规则的能力；而目前研发关注的好奇心，则属于人类右脑的能力，与直觉、创造性等属性相同。目前的人工智能正开始向追赶人类右脑能力的方向大幅前进。

　　小到个人，大到社会，谈及聪明程度，都可从两个维度来衡量，即专业化和多样化。工业化时代，人类专注于提高完成某一项活动的能力，提高单位投入的产出量，这有利于公司做大做强。此前的人工智能主要模拟的是这种能力，例如通过把握下棋规则同人类竞赛。机器人因好奇心而变得更聪明，带来的将是多样化效率的提高，即同样投入，产出更多质的差异性。

　　美国经济学家鲍莫尔曾提出这样一个问题：音乐四重奏的效率是什么效率？显然不是小提琴脱离节拍拉得越快效率越高，其效率主要表现在对音质、音色的复杂辨析中。这就是多样化效率。人工智能最大的特点就是可以提高多样化效率，这些技术一旦应用于经济、社会，有可能大幅提高人类创新能力与体验能力，从而带来高质量的发展。      

　　罗切斯特大学发展心理学家塞莱斯特·基德认为，新奇性和惊奇感是好奇心的两个关键参数。“孩子们更喜欢令他们感到意外的事物，或者是因果关系为他们所不知的事情。”这些参数若是转化为算法，机器人就能变身“好奇宝宝”。

　　不过，凡事都有两面性。我们乐于见到因为好奇而变得越来越聪明的机器人，但也要为它们的“好奇心”设限。俗话说“好奇害死猫”。如果机器人哪天不慎因好奇心按下了某个按钮，后果可能不堪设想。因此，人们要为机器人确立规则，包括设立伦理边界。人类需要告诉机器人，它可以做什么，不可以做什么。不管机器人如何“好奇”，都不能出离控制。