人工智慧的基礎是工人智慧，現在的許多人工智慧都需要先透過人工訓練機器才行，例如透過識別畫面中的物體來學習辨識東西。
東京大學的研究生 Zhongyi Zhou 說：機器缺乏人類將物體與環境隔離開來的能力，因此訓練辨識的模型可能會無意中包含來自訓練圖像背景的不必要資訊。這通常意味著後許需要花時間改進生成的模型，這是一項技術性很強且耗時的任務。我們認為一定有更好的方法來做到這一點，而設計了我們的新系統 LookHere。
LookHere 解決機器學習的兩個基本問題：減少用戶的時間和所需的技術知識，以及確保更好的學習數據供機器創建模型。LookHere 將用戶的手勢融入到圖像處理方式中，然後機器將其整合到其模型中，稱為 HuTics（如上圖，©2022 矢谷和周）:用戶展示物品，系統消除無關的細節。