Dzejoļi, esejas un pat grāmatas — vai ir kaut kas tāds, ko nevar apstrādāt atvērtā AI platforma ChatGPT? Šīs jaunās mākslīgā intelekta izstrādes ir iedvesmojušas TU Delftas un Šveices Tehniskās universitātes EPFL pētniekus iedziļināties: piemēram, vai ChatGPT var arī izstrādāt robotu? Un vai tā ir laba lieta projektēšanas procesam, vai arī pastāv riski? Pētnieki savus atklājumus publicēja Nature Machine Intelligence.
Kādi ir cilvēces lielākie nākotnes izaicinājumi? Šis bija pirmais jautājums, ko Cosimo Della Santina, docents un doktorants Frančesko Stella, abi no TU Delftas, un Josie Hughes no EPFL, uzdeva ChatGPT. "Mēs vēlējāmies, lai ChatGPT izstrādātu ne tikai robotu, bet arī tādu, kas patiešām ir noderīgs," saka Della Santina. Galu galā viņi kā izaicinājumu izvēlējās pārtikas piegādi, un, tērzējot ar ChatGPT, viņiem radās ideja izveidot tomātu ražas novākšanas robotu.
Noderīgi ieteikumi
Pētnieki sekoja visiem ChatGPT dizaina lēmumiem. Pēc Stella teiktā, ieguldījums izrādījās īpaši vērtīgs konceptuālajā fāzē. "ChatGPT paplašina dizainera zināšanas citās kompetences jomās. Piemēram, tērzēšanas robots mums iemācīja, kuru ražu būtu ekonomiski vērtīgāk automatizēt." Taču ChatGPT arī nāca klajā ar noderīgiem ieteikumiem ieviešanas posmā: "Izgatavojiet satvērēju no silikona vai gumijas, lai nesaspiestu tomātus" un "Dynamixel motors ir labākais veids, kā vadīt robotu." Šīs partnerības starp cilvēkiem un AI rezultāts ir robotu roka, kas var novākt tomātus.
ChatGPT kā pētnieks
Pētnieki atklāja, ka sadarbības projektēšanas process ir pozitīvs un bagātinošs. "Tomēr mēs atklājām, ka mūsu kā inženieru loma ir mainījusies uz tehniskāku uzdevumu veikšanu," saka Stella. Dabas mašīnu inteliģencē pētnieki pēta dažādas sadarbības pakāpes starp cilvēkiem un lielo valodu modeļiem (LLM), no kuriem viens ir ChatGPT. Ekstrēmākajā gadījumā mākslīgais intelekts nodrošina visu robota dizaina ievadi, un cilvēks tam akli seko. Šajā gadījumā LLM darbojas kā pētnieks un inženieris, bet cilvēks darbojas kā vadītājs, kas ir atbildīgs par dizaina mērķu noteikšanu.
Dezinformācijas risks
Šāds ekstrēms scenārijs ar mūsdienu LLM vēl nav iespējams. Un jautājums ir, vai tas ir vēlams. "Patiesībā LLM izvade var būt maldinoša, ja tā netiek pārbaudīta vai apstiprināta. AI robotprogrammatūra ir izstrādāta, lai ģenerētu "visticamāko" atbildi uz jautājumu, tāpēc pastāv dezinformācijas un neobjektivitātes risks robotu jomā," Della Santina. saka. Strādājot ar LLM, rodas arī citi svarīgi jautājumi, piemēram, plaģiāts, izsekojamība un intelektuālais īpašums.
Della Santina, Stella un Hughes savos robotikas pētījumos turpinās izmantot tomātu novākšanas robotu. Viņi arī turpina pētījumus par LLM, lai izstrādātu jaunus robotus. Konkrēti, viņi skatās uz AI autonomiju, veidojot savus korpusus. "Galu galā atklāts jautājums par mūsu jomas nākotni ir tas, kā LLM var izmantot, lai palīdzētu robotu izstrādātājiem, neierobežojot radošumu un inovācijas, kas nepieciešamas, lai robotika spētu risināt 21. gadsimta izaicinājumus," secina Stella.