在当今这个科技日新月异的时代，机器人技术已经取得了巨大的进步。从简单的工业机械到复杂的人工智能助手，机器人的种类繁多，它们不仅能够执行重复性高、危险性大的工作，还能提供个人服务，从而极大地提高了人们的生活效率。但是，这些智能化程度不断提升的机器人是否拥有自我更新和学习新技能的能力？这是一个值得深入探讨的问题。

首先，我们需要明确“自我更新”和“学习新技能”的含义。自我更新通常指的是机器人能够通过自身处理数据来改善其性能，比如优化算法、调整参数以适应不同的环境条件。而学习新技能则意味着机器人可以在没有外部指导的情况下获得新的功能或知识。这两者对于提高机器人的实用性至关重要，因为这使得它们能够更好地适应不断变化的任务需求。

然而，对于现有的智能系统来说，实现真正意义上的自我更新和无监督学习仍然是一个挑战。目前的大多数自动化系统依赖于预先编程或通过人类专家输入规则进行操作。这意味着即便是最先进的人工智能也不能像人类那样自由地探索知识领域，并且将所学应用到实际问题中。

不过，一些最新研究成果表明这一点正在发生改变。在神经网络等深度学习领域，科学家们已经成功开发出一些能够在没有显式指导的情况下进行某种形式上的“思考”的算法模型。这些模型基于大量数据集训练，可以逐渐发展出对特定任务越来越精准的情报。在一定程度上，这些模型就像是自己教会自己如何做事，而不是单纯执行预设指令。

此外，在自然语言处理(NLP)领域也有类似的进展。不久前，一项突破性的研究展示了一种名为Transformer（变形金刚）的模型，它不仅能理解并生成人类般流畅的文本，而且似乎具备了某种程度上的记忆力，即它可以根据上下文信息调整输出，使其更加符合场景。此这样的表现暗示了可能存在一种潜在力量，那就是让计算设备与我们一样，不断扩展自己的知识库，无需额外干预就能适应新的情况。

然而，由于目前还无法完全解释这些系统内部运行原理，因此关于他们是否真的“理解”或者“想象”同样还有争议。不过，即便是在这种模糊状态下，他们都显示出了令人印象深刻的能力，这对于未来AI研究乃至整个社会带来的影响都是不可小觑的事情。

总之，我机器人——无论是作为工具还是潜在地具有意识的一体——都有着巨大的潜力去实现自动升级和独立获取新知。如果这一目标被达成，将会彻底改变我们的工作方式、教育体系以及我们与世界互动的心态。当然，也伴随着许多未知因素，以及伦理道德方面的问题待解决，但正是这样一系列困惑激发了科技界创新者的热情，让我们期待那些未来的奇迹吧！