令人不安的是：康奈尔大学发布的一段视频显示，一个机器人挥舞着一把刀（所谓的“吸睛镜头”就在上面——向下滚动可观看完整视频）。刀尖几乎触碰到一名研究员的躯干，研究员的反应与大多数人类面对一个随意挥舞裸露刀刃的机器人一样，猛地躲开。可以肯定地说，你的注意力已经被吸引住了。
更令人不安的是：机器人学正在利用舞台布景，并带有一点角色扮演的实时表演，来吸引你的注意力。刀是钝的，那种精心编排的、最后一刻的闪避完全是为了吸引你。但是，嘿，这看起来确实像一个机器人差点把人捅死，不是吗？
这项实验实际上很有趣，它展示了可以将笨拙的机器人变成更有效的日常助手（无论是在工作场所还是在家中）的培训方式。视频中的机器人 Rethink Robotics 的 Baxter，其设计宗旨是通过教学来执行重复性任务——用户可以亲自移动机器人的手臂和操作器，这相当于专业的 P 杆教练或过于轻浮的台球高手指导另一个人的四肢完成必要的动作。机器人会记录并重复这个序列，在 Baxter 的情况下，它会进行微小的调整和适应，识别何时需要旋转操作器以更好地拾取倾斜或倾倒的组件。
但是，如果 Baxter 在结账时（这是一个纯粹的假设场景，因为这不是该机器人开箱即用的功能之一）抓起一把刀，它并没有对上下文、得体或过失杀人有任何感知。它会轻率地挥舞刀刃，近到足以吓坏人类，并可能引发未来机器人被吊死的暴乱。虽然 Baxter 的主人可以尝试通过单独的抓取和携带序列来处理商店里的每一种物品或产品，但康奈尔大学的团队有一个更好的主意。
他们称之为“协同学习技术”，本质上是通过轻推来进行教学。用户不是为处理刀具并可能伤害人类的特定序列重新录制，而是在 Baxter 的运动过程中进行调整——例如，将刀转向远离顾客的方向。后续的调整会产生累积效应，精细调整在不加剧人与机器之间已然紧张的关系的情况下，如何正确地结账餐具。更有趣的是，对一个 Baxter 收银员进行的“人机互动”，以及其协同算法的适应性响应，可以共享给其他机器人同事。这个热衷于刀具的“蜂群思维”将吸取教训。
但正如计算机科学助理教授 Ashutosh Saxena 所承认的，刀的视频有点滑稽。在零售业中，裸刀非常罕见，也不是亟待解决的人机互动问题。然而，在给定环境中学习处理物体是有价值的。Saxena（其研究生 Ashesh Jain 领导了这些实验）表示：“即使是拿出笔——我们非常清楚不能把笔放在人眼前，但机器人并不清楚这一点。”“如果你有一个机器人为你倒咖啡，如果咖啡是热的，你不想让它倒在你的笔记本电脑上，或者倒在你的腿上。那可能会很危险。”
除了更安全地处理钝刀外，康奈尔大学的研究人员还教会 Baxter 低低地携带装满鸡蛋的纸箱，这样即使它们从操作器中滑落，也能避免或减少破损，而麦片盒则可以相对随意地丢掷。在一组配套的实验中，另一款双臂机器人——Willow Garage 的 PR2——在家庭环境中抓取和携带物体。全部结果将在今年 12 月的机器人会议上公布，但 PR2 被训练成，例如，不要将装满液体的玻璃杯倾倒在笔记本电脑上，并且比携带更坚固的物品更小心地携带花瓶。
需要明确的是，机器人取代收银员的想法，要么是愚蠢的，要么是错误的，或者两者兼而有之——正如 Farhad Manjoo 在《华尔街日报》上指出的那样，即使是自动结账系统也是出了名的表现不佳。增加一对手臂，无论算法有多么出色，可能也无法将一个本质上属于人类的追求转变为高效的机械化过程。但是，要让家用机器人成为现实，谨慎地为年迈的人类主人 fetching 装满食物的盘子，并在取回脏盘子时确保刀不会掉落，那么在适当的物理和社会背景下处理物体能力可能是一个关键的卖点。
