人工智能和人类合作开发第一个ChatGPT设计的机器人

EPFL研究人员使用流行的大型语言模型Chat-GPT-3开发了一种用于收获西红柿的机器人抓手，首次展示了人工智能工具与人类合作进行机器人设计的潜力。

在《Nature Machine Intelligence》上发表的一项案例研究中，工程学院计算机器人设计与制造实验室负责人Josie Hughes，EPFL博士生Francesco Stella和代尔夫特理工大学的Cosimo Della Santina使用Chat-GPT设计了一个工作机器人番茄收获机。该研究为人类和LLMs(大型语言模型)提供了一个框架，以协作设计此类设备。根据他们的经验，研究人员描述了将人工智能（AI）工具应用于机器人的机遇和风险，他们认为“这可能会改变我们设计机器人的方式，同时丰富和简化流程。

研究人员已经寻求ChatGPT的帮助来设计和创建一个机器人。

有什么是ChatGPT做不到的吗？是的，当然，但名单似乎越来越小。现在，研究人员已经使用大型语言模型来帮助他们设计和构建一个挑选番茄的机器人。

大型语言模型 （LLM） 可以处理和内化大量文本数据，使用这些信息来回答问题。OpenAI的ChatGPT就是这样一个LLM。

在一项新的案例研究中，来自荷兰代尔夫特理工大学和瑞士联邦理工学院（EPFL）的研究人员寻求ChatGPT-3的帮助来设计和构建机器人，考虑到ChatGPT是一种语言模型，这可能看起来很奇怪。

“尽管ChatGPT是一种语言模型，其代码生成是基于文本的，但它为物理设计提供了重要的见解和直觉，并显示出作为激发人类创造力的共鸣板的巨大潜力，”Josie Hughes说。

首先，研究人员问人工智能模型，“人类未来的挑战是什么？ChatGPT提出了三个：粮食供应，人口老龄化和气候变化。研究人员选择食品供应作为机器人设计最有前途的方向，因为这超出了他们的专业领域。

利用LLM对来自学术出版物，技术手册，书籍和媒体的全球数据的访问，研究人员询问AI机器人收割机应该具有哪些功能。ChatGPT想出了一个电动抓手，用于从葡萄藤上拉出成熟的西红柿。

一旦确定了这个总体设计，研究人员就可以继续设计细节，包括将使用哪些建筑材料以及创建控制它的计算机代码。目前，LLM无法生成整个计算机辅助设计（CAD）模型，评估代码或自动制造机器人，因此这一步要求研究人员采用“技术人员”角色，协助这些方面，优化LLM编写的代码，最终确定CAD并制造机器人。

研究人员与法学硕士之间讨论的图片概述，上面是人类提出的问题，下面是法学硕士提供的选项。绿色阴影代表人类的决策树，他们逐渐将问题集中在他们的目标上。

“虽然计算主要用于帮助工程师进行技术实施，但人工智能系统首次可以构思新系统，从而自动化高级认知任务，”案例研究的第一作者Francesco Stella说。“这可能涉及将人类角色转变为更具技术性的角色。

根据 ChatGPT-3 提供的技术建议，研究人员构建了他们的机器人抓手并在现实世界中对其进行了测试，用它来采摘西红柿，并成功做到了。

a. LLM产生的一些技术建议，包括形状指示，代码，组件和材料选择以及机构设计。b. 在这些输入的指导下，构建了一个抓手，并在实际任务（如番茄采摘）上进行了测试，如右图所示。

研究人员说，他们的案例研究证明了通过人类和LLM之间的合作改变设计过程的潜力，但他们意识到这为不同程度的合作打开了大门。

他们说，在一个极端，人工智能将充当“发明家”，提供整个机器人设计输入，人类盲目地应用它。另一种方法是使用人工智能的广泛知识来补充人类的专业知识。第三种方法是保留人类作为发明者，并使用人工智能通过故障排除、调试和处理繁琐或耗时的过程来完善设计过程。

研究人员提出了人类与人工智能合作可能导致的道德和常识风险。他们指出偏见，剽窃和知识产权（IP）问题是关注的领域，并质疑LLM生成的设计是否可以被视为“新颖”，因为它使用了现有知识。

“在我们的研究中，ChatGPT将西红柿确定为机器人收割机'最值得'追求的作物，”休斯说。“然而，这可能偏向于文献中更多涉及的作物，而不是那些真正需要的作物。当决策超出工程师的知识范围时，这可能会导致重大的道德、工程或事实错误。

尽管存在这些担忧，但研究人员认为，如果管理得当，人类与人工智能的合作潜力巨大。

“机器人社区必须确定如何利用这些强大的工具，以道德，可持续和社会赋权的方式加速机器人的发展，”研究人员说。“展望未来，我们坚信LLM将开辟许多令人兴奋的可能性，如果管理得当，它们将成为一股向善的力量。

由ChatGPT和代尔夫特理工大学和EPFL的研究人员设计的机器人番茄采摘臂

测试中的番茄采摘机械臂