ロボットシステムはハード的にもソフト的にも生体模倣によって進化を遂げてきた。最近特に模倣学習や強化学習の発展により、調理動作の実現など人の運動タスクのパフォーマンスに近づいてきているが、学習の効率性の側面ではデータと力技に頼っておりまだ改善の余地がある。神経科学的運動制御の知見に基づく要素を取り込むことができれば、計算効率的にも生体に近づきさらなる開発が望まれる。