提案手法で使用されているパラメトリックバイアスは、把持状態の変化を効果的に表現するための強力な手段ですが、他の手法でも同様の適応性を実現することは可能です。例えば、強化学習や模倣学習を用いることで、ロボットは実際の操作データから学習し、把持状態の変化に適応することができます。特に、強化学習では、報酬信号を通じてロボットが環境に適応する能力を高めることができ、さまざまな把持状態に対する最適な行動を学習することが可能です。また、自己組織化マップやクラスタリング手法を用いることで、把持状態の変化を特徴づけることもできます。これにより、ロボットは新しい状況に対しても柔軟に適応できるようになります。したがって、パラメトリックバイアス以外の手法でも、適応性を実現するための多様なアプローチが存在します。