人工智能和人類合作開發第一個ChatGPT設計的機器人

EPFL研究人員使用流行的大型語言模型Chat-GPT-3開發了一種用于收獲西紅柿的機器人抓手，首次展示了人工智能工具與人類合作進行機器人設計的潛力。

在《Nature Machine Intelligence》上發表的一項案例研究中，工程學院計算機器人設計與制造實驗室負責人Josie Hughes，EPFL博士生Francesco Stella和代爾夫特理工大學的Cosimo Della Santina使用Chat-GPT設計了一個工作機器人番茄收獲機。該研究為人類和LLMs(大型語言模型)提供了一個框架，以協作設計此類設備。根據他們的經驗，研究人員描述了將人工智能（AI）工具應用于機器人的機遇和風險，他們認為“這可能會改變我們設計機器人的方式，同時豐富和簡化流程。

研究人員已經尋求ChatGPT的幫助來設計和創建一個機器人。

有什么是ChatGPT做不到的嗎？是的，當然，但名單似乎越來越小?，F在，研究人員已經使用大型語言模型來幫助他們設計和構建一個挑選番茄的機器人。

大型語言模型 （LLM） 可以處理和內化大量文本數據，使用這些信息來回答問題。OpenAI的ChatGPT就是這樣一個LLM。

在一項新的案例研究中，來自荷蘭代爾夫特理工大學和瑞士聯邦理工學院（EPFL）的研究人員尋求ChatGPT-3的幫助來設計和構建機器人，考慮到ChatGPT是一種語言模型，這可能看起來很奇怪。

“盡管ChatGPT是一種語言模型，其代碼生成是基于文本的，但它為物理設計提供了重要的見解和直覺，并顯示出作為激發人類創造力的共鳴板的巨大潛力，”Josie Hughes說。

首先，研究人員問人工智能模型，“人類未來的挑戰是什么？ChatGPT提出了三個：糧食供應，人口老齡化和氣候變化。研究人員選擇食品供應作為機器人設計最有前途的方向，因為這超出了他們的專業領域。

利用LLM對來自學術出版物，技術手冊，書籍和媒體的全球數據的訪問，研究人員詢問AI機器人收割機應該具有哪些功能。ChatGPT想出了一個電動抓手，用于從葡萄藤上拉出成熟的西紅柿。

一旦確定了這個總體設計，研究人員就可以繼續設計細節，包括將使用哪些建筑材料以及創建控制它的計算機代碼。目前，LLM無法生成整個計算機輔助設計（CAD）模型，評估代碼或自動制造機器人，因此這一步要求研究人員采用“技術人員”角色，協助這些方面，優化LLM編寫的代碼，最終確定CAD并制造機器人。

研究人員與法學碩士之間討論的圖片概述，上面是人類提出的問題，下面是法學碩士提供的選項。綠色陰影代表人類的決策樹，他們逐漸將問題集中在他們的目標上。

“雖然計算主要用于幫助工程師進行技術實施，但人工智能系統首次可以構思新系統，從而自動化高級認知任務，”案例研究的第一作者Francesco Stella說?！斑@可能涉及將人類角色轉變為更具技術性的角色。

根據 ChatGPT-3 提供的技術建議，研究人員構建了他們的機器人抓手并在現實世界中對其進行了測試，用它來采摘西紅柿，并成功做到了。

a. LLM產生的一些技術建議，包括形狀指示，代碼，組件和材料選擇以及機構設計。b. 在這些輸入的指導下，構建了一個抓手，并在實際任務（如番茄采摘）上進行了測試，如右圖所示。

研究人員說，他們的案例研究證明了通過人類和LLM之間的合作改變設計過程的潛力，但他們意識到這為不同程度的合作打開了大門。

他們說，在一個極端，人工智能將充當“發明家”，提供整個機器人設計輸入，人類盲目地應用它。另一種方法是使用人工智能的廣泛知識來補充人類的專業知識。第三種方法是保留人類作為發明者，并使用人工智能通過故障排除、調試和處理繁瑣或耗時的過程來完善設計過程。

研究人員提出了人類與人工智能合作可能導致的道德和常識風險。他們指出偏見，剽竊和知識產權（IP）問題是關注的領域，并質疑LLM生成的設計是否可以被視為“新穎”，因為它使用了現有知識。

“在我們的研究中，ChatGPT將西紅柿確定為機器人收割機'最值得'追求的作物，”休斯說。“然而，這可能偏向于文獻中更多涉及的作物，而不是那些真正需要的作物。當決策超出工程師的知識范圍時，這可能會導致重大的道德、工程或事實錯誤。

盡管存在這些擔憂，但研究人員認為，如果管理得當，人類與人工智能的合作潛力巨大。

“機器人社區必須確定如何利用這些強大的工具，以道德，可持續和社會賦權的方式加速機器人的發展，”研究人員說。“展望未來，我們堅信LLM將開辟許多令人興奮的可能性，如果管理得當，它們將成為一股向善的力量。

由ChatGPT和代爾夫特理工大學和EPFL的研究人員設計的機器人番茄采摘臂

測試中的番茄采摘機械臂