在人工智能方面遇到的一个主要的难题（好吧，多个主要的难题之一）是教会机器人识别哪些是正常的行为。假如你有一个情感机器人管家，一天晚上你在外面喝了很多FutureBeer（一种啤酒），很晚才回家，你让它帮你去商店买一些Alka-Seltzer（一种泡腾剂式的消食片药品，用于治疗消化不良）。如果这个机器人决定满足你的这个明确的需求，接到指令以后以最快的速度去抢劫商店，杀死了所有挡道的人，当它把你需要的药片放到你手里时，你指责这个血腥的机器人：“机器人已经不分对与错了。”
美国佐治亚理工学院的人工智能研究人员称：避免出现这种混乱，教会机器人去识别正常的人类行为就像教会他们阅读故事一样。在最近发表的论文中，他们指出“故事中编码了很多类型的社会文化知识：通用共享的知识、社交礼仪和正确行为与不正确行为的示例等。我们相信计算机可以阅读并理解故事，如果在既定的文化中提供充足的案例故事，文化中的价值观也会潜移默化地存在他们心中。”当然，人类在这个过程中经历了几千年。想一想我们曾经阅读过的《伊索寓言》、古希腊和罗马的神话、《圣经》等。这些文字旨在传递社会的价值观，教会未来的一代如何做人。
使用文字传播价值观是一种古老的文明。
这是一个很让人着迷的概念，但是Riedl和Harrison的工作只是如何让机器进行学习的一小部分内容。他们的提案还有很多局限和挑战，包括实际上大部分细节性的故事与计算机的自身学习有一定的差距，即使是一些道德上批准和社会接受的行为转化为真正的身体活动时也是很难处理的。（想象一下，所有这些昂贵的DARPA（美国国防部高级研究计划局）机器人在不摔倒的情况下努力开门的情景。）在研究过程中也会有一些不详的声音，提醒你如果机器人的一些行为不小心给出了错误的“奖励信号”，它可能会出现“精神失常”。
这就引发了疑问：我们该如何判定哪些故事值得信任？并不是所有的叙事故事都有值得称赞的主角，即使我们可以直截了当地消除邪恶，但是仍然会有大量的模棱两可的角色在做一些模棱两可的行为。Riedl和Harrison的理论认为邪恶的故事占少数，如果图书的样本量足够大（他们建议使用可用的所有故事），那么“颠覆性的或反向性的故事就会被符合社会和文化规范的的故事淹没。”有这种可能。或者有可能很多侥幸的文学统计——例如，20世纪上半叶过剩的纸质平装书——就会完全完全扭曲整个体验，留给我一批说话和行动都像侦探的人工智能机器人。如果这样的话，真是太糟糕了，但是这样的机器人愿意出门给你买药吗？
