ChatGPT создал своего первого робота

Робот-сборщик помидоров, разработанный с помощью ChatGPT исследователями из Делфтского технического университета и EPFL, проходит через тестовую среду. Фото: Адриан Баттье / EPFL

Новые разработки в области искусственного интеллекта вдохновили исследователей из Делфтского технического университета и Швейцарского технического университета EPFL копнуть немного глубже: например, может ли ChatGPT также разработать робота? И хорошо ли это для процесса проектирования, и есть ли риски? Исследователи опубликовали свои выводы в журнале Nature Machine Intelligence.

Каковы самые большие будущие вызовы для человечества? Это был первый вопрос, который Козимо Делла Сантина, доцент, и аспирант Франческо Стелла, оба из Делфтского технического университета, и Джози Хьюз из EPFL, задали ChatGPT.

«Мы хотели, чтобы ChatGPT разработал не просто робота, а действительно полезного», — говорит Делла Сантина. В конце концов, они выбрали продовольствие в качестве своей задачи, и, общаясь с ChatGPT, им пришла в голову идея создать робота для сбора помидоров.

Полезные советы

Исследователи следовали всем дизайнерским решениям ChatGPT. По словам Стеллы, вклад оказался особенно ценным на концептуальном этапе. «ChatGPT расширяет знания дизайнера в других областях знаний. Например, ChatGPT научил нас, какие культуры будут наиболее экономически ценными для автоматизации».

ChatGPT также выступил с полезными предложениями на этапе внедрения: «Сделайте захват из силикона или резины, чтобы не раздавить помидоры» и «Двигатель Dynamixel — лучший способ управлять роботом». Результатом этого партнерства между людьми и искусственным интеллектом является роботизированная рука, которая может собирать урожай помидоров.

Робот-сборщик помидоров, разработанный ChatGPT и исследователями из Делфтского технического университета и EPFL, в полевых испытаниях вместе с исследователем. Фото: Адриан Баттье / EPFL

ChatGPT - исследователь, человек - послушный рабочий

Исследователи обнаружили, что процесс совместного проектирования был положительным и обогащающим. «Тем не менее, мы обнаружили, что наша роль инженеров сместилась в сторону выполнения большего количества технических задач», — говорит Стелла. В Nature Machine Intelligence исследователи исследуют различную степень сотрудничества между людьми и большими языковыми моделями (LLM), одним из которых является ChatGPT.

В самом экстремальном сценарии ИИ предоставляет все входные данные для дизайна робота, а человек слепо следует за ним. В этом случае LLM выступает в качестве исследователя и инженера, в то время как человек выступает в качестве менеджера, отвечающего за определение целей проектирования.

Робот-сборщик помидоров, разработанный ChatGPT и исследователями из Делфтского технического университета и EPFL, «смотрит» в камеру. Фото: Адриан Баттье / EPFL

Риск дезинформации

Такой экстремальный сценарий пока невозможен с сегодняшними LLM. И вопрос в том, желательно ли это. «На самом деле, выходные данные LLM могут вводить в заблуждение, если они не проверены или не подтверждены. Боты с искусственным интеллектом предназначены для генерации «наиболее вероятного» ответа на вопрос, поэтому существует риск дезинформации и предвзятости в области робототехники», — говорит Делла Сантина. Работа с LLM также поднимает другие важные вопросы, такие как плагиат, прослеживаемость и интеллектуальная собственность.

Делла Сантина, Стелла и Хьюз продолжат использовать робота для сбора помидоров в своих исследованиях робототехники. Они также продолжают изучать LLM для разработки новых роботов. В частности, они рассматривают автономию ИИ в разработке собственных тел. «В конечном счете, открытый вопрос для будущего нашей области заключается в том, как LLM могут быть использованы для помощи разработчикам роботов, не ограничивая творчество и инновации, необходимые для того, чтобы робототехника могла справиться с проблемами 21-го века», — заключает Стелла.

Оригинал статьи: Francesco Stella et al, How can LLMs transform the robotic design process?, Nature Machine Intelligence (2023). DOI: 10.1038/s42256-023-00669-7. www.nature.com/articles/s42256-023-00669-7 🔗