詩、エッセイ、さらには書籍まで、オープン AI プラットフォーム ChatGPT で扱えないものがあるでしょうか? これらの新しい AI 開発は、デルフト工科大学とスイスの工科大学 EPFL の研究者にインスピレーションを与え、さらに深く調査するようになりました。たとえば、ChatGPT はロボットも設計できるのでしょうか? また、これは設計プロセスにとって良いことなのでしょうか、それともリスクがあるのでしょうか? 研究者は、その研究結果を Nature Machine Intelligence に発表しました。
人類にとっての最大の将来の課題は何でしょうか? これは、デルフト工科大学の助教授であるコジモ・デラ・サンティーナと博士課程の学生であるフランチェスコ・ステラ、および EPFL のジョシー・ヒューズが ChatGPT に尋ねた最初の質問でした。「私たちは ChatGPT に、単なるロボットではなく、実際に役立つロボットを設計してもらいたかったのです」とデラ・サンティーナは言います。最終的に、彼らは食糧供給を課題として選び、ChatGPT とチャットするうちに、トマト収穫ロボットを作成するというアイデアを思いつきました。
役立つ提案
研究者たちは ChatGPT の設計上の決定をすべて踏襲しました。ステラ氏によると、そのインプットは構想段階で特に価値があったそうです。「ChatGPT はデザイナーの知識を他の専門分野にまで広げます。たとえば、チャット ロボットはどの作物を自動化するのが最も経済的に価値があるかを教えてくれました。」しかし、ChatGPT は実装段階でも役立つ提案をしてくれました。「トマトを潰さないようにグリッパーをシリコンかゴムで作る」、「ロボットを動かすには Dynamixel モーターが最適」などです。人間と AI のこのパートナーシップの結果、トマトを収穫できるロボット アームが誕生しました。
研究者としてのChatGPT
研究者たちは、共同設計プロセスが有益で有意義なものであると感じました。「しかし、エンジニアとしての私たちの役割は、より技術的なタスクを実行する方向にシフトしていることが分かりました」とステラは言います。Nature Machine Intelligence で、研究者たちは、ChatGPT もその 1 つである大規模言語モデル (LLM) と人間とのさまざまなレベルの協力関係について調査しています。最も極端なシナリオでは、AI がロボット設計へのすべての入力を提供し、人間はそれに盲目的に従います。この場合、LLM は研究者およびエンジニアとして機能し、人間は設計目標の指定を担当するマネージャーとして機能します。
誤情報のリスク
このような極端なシナリオは、現在の LLM ではまだ実現できません。問題は、それが望ましいかどうかです。「実際、LLM の出力は、検証または検証されていない場合、誤解を招く可能性があります。AI ボットは、質問に対して「最も可能性の高い」回答を生成するように設計されているため、ロボット分野では誤情報や偏見が生じるリスクがあります」とデラ サンティーナは言います。LLM との連携では、盗作、追跡可能性、知的財産など、他の重要な問題も発生します。
デラ・サンティーナ、ステラ、ヒューズの 3 人は、ロボット工学の研究でトマト収穫ロボットを引き続き使用します。また、新しいロボットを設計するための LLM の研究も継続しています。具体的には、AI が自らの体を設計する際の自律性に注目しています。「結局のところ、私たちの分野の将来に関する未解決の問題は、ロボット工学が 21 世紀の課題に立ち向かうために必要な創造性と革新性を制限することなく、LLM をどのように使用してロボット開発者を支援できるかということです」とステラは結論付けています。