超级机器人通常指的是那些在功能、性能或能力上超越普通机器人的设备。 例如，JAST项目研究的超级机器人能够预测人类合作伙伴的活动和意图，这使得它与人类的合作更加自然。
欧盟资助的JAST项目组织了一个由多种学科组成的研究小组一起研究开发这种机器人。该项目研究当机器人与人类合作完成一项任务的时候，如何使这种机器人能够预测人类合作伙伴的活动和意图。
因此，JAST项目的一个主要的目标就是进行人与人之间是如何合作的研究。这些实验和研究可以为机器人与人类自然协作的行为提供依据。参加JAST项目的研究人员在有关参与合作行为和制定决策的
认知过程上已经取得了一些重大发现。神经元能够通过有效
复制来模仿
大脑是如何了解行为的，这样就可以与之产生共鸣。在JAST项目中，一个类似的共鸣在合作任务中已经被发现，人类会不断地观察他们的合作伙伴并且在脑中
复制他们的行为，从而试图
理解它。换句话说，
大脑镜像其他人的行为，要么机械的模拟，要么选择最适当的补充行为。
这种JAST机器人装配了一个共鸣系统，该系统可以使机器人拥有观察能力和
镜像的能力。来自
米尼奥大学的沃尔弗拉姆-厄尔哈根（Wolfram Erlhagen）是该项目的合作伙伴之一，他解释说：“在我们的实验中，机器人不是通过观察来学习一项任务，这种JAST机器人已经知道自己的任务是什么，他们通过观察，将所知任务和所从事任务进行比对，并迅速预测合作伙伴的行动，如果当合作伙伴没有遵循正确的或预期的工作程序时，机器人还会指出错误的行为。这种机器人已经在不同的场合下进行了测试。在一次测试中，该机器人被定义为'老师'，指导并与人类伙伴合作制造一个复杂的玩具模型。在另外一次测试中，该机器人被定义与人类在平等条件下工作。我们的测试目的是为了了解机器人是否能与人类很好的合作并完成任务。”
通过观察人类合作伙伴抓取工具或模型的一部分，该机器人能够预测其合作伙伴打算如何使用它。像这样的线索可以帮助机器人预见它的合作伙伴下一步可能需要什么。预测可以是不固定的相互作用，机器人在选择下一步如何做之前，不必了解行为的最终结果。
该机器人还能被设计用以处理不明错误，当它们的合作伙伴的意图不明确是，它们会询问清楚。例如，如果一个器件被用在三个不同的结构上，机器人就会问它的合作伙伴的初衷是要用在哪一个目标上。那么，为什么JAST系统不同于其它机器人，Erlhagen 说：“这种机器人的神经结构可以模仿我们人类学习的共鸣程序，这样就将人类心理和机器人结合的非常紧了。合作行为尚未在其它的机器人项目中得到处理，虽然其中一些机器人可能已经开发出了可以预测动机行为的能力，但不是决策和意图。 JAST项目的机器人可以在一个较高的认知水平上完成预测。”
然而，在机器人可以像人一样能够被放置在周围的人群中之前，它们必须学习一些礼仪。人类知道如何根据他们所处的背景行事，对于机器人来说，这是非常微妙的，也是机器人很难
理解的。然而，通过对这个预测能力的不断改善，应该有可能研制出具有前摄性的机器人，使它们在开始工作前就有所预测。