Стихи, эссе и даже книги — есть ли что-нибудь, с чем открытая платформа искусственного интеллекта ChatGPT не справится? Эти новые разработки в области искусственного интеллекта вдохновили исследователей из Делфтского технического университета и швейцарского технического университета EPFL копнуть немного глубже: например, может ли ChatGPT спроектировать робота? И хорошо ли это для процесса проектирования или есть риски? Исследователи опубликовали свои выводы в журнале Nature Machine Intelligence.
Каковы величайшие будущие вызовы человечества? Это был первый вопрос, который задали ChatGPT Козимо Делла Сантина, доцент и аспирант Франческо Стелла из Делфтского технического университета и Джози Хьюз из EPFL. «Мы хотели, чтобы ChatGPT разработал не просто робота, а действительно полезного», — говорит Делла Сантина. В конце концов они выбрали своей задачей обеспечение продовольствием и, пообщавшись с ChatGPT, пришли к идее создания робота, собирающего помидоры.
Полезные предложения
Исследователи следовали всем дизайнерским решениям ChatGPT. По словам Стеллы, этот вклад оказался особенно ценным на концептуальном этапе. «ChatGPT расширяет знания дизайнера на другие области знаний. Например, чат-робот научил нас, автоматизировать какие культуры было бы наиболее экономически выгодно». Но ChatGPT также дал полезные предложения 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 ИИ стала роботизированная рука, способная собирать помидоры.
ChatGPT как исследователь
Исследователи обнаружили, что совместный процесс проектирования является позитивным и обогащающим. «Однако мы обнаружили, что наша роль как инженеров сместилась в сторону выполнения более технических задач», — говорит Стелла. В Nature Machine Intelligence исследователи исследуют различные степени сотрудничества между людьми и моделями большого языка (LLM), одной из которых является ChatGPT. В самом экстремальном сценарии все исходные данные для конструкции робота предоставляет ИИ, а человек слепо ему следует. В этом случае LLM выступает в роли исследователя и инженера, а человек выступает в роли менеджера, отвечающего за определение целей проектирования.
Риск дезинформации
Такой экстремальный сценарий пока невозможен с сегодняшними программами LLM. И вопрос в том, желательно ли это. «На самом деле, результаты LLM могут вводить в заблуждение, если они не проверены или подтверждены. Боты с искусственным интеллектом предназначены для генерации «наиболее вероятного» ответа на вопрос, поэтому существует риск дезинформации и предвзятости в области робототехники», — Делла Сантина говорит. Работа с LLM также поднимает другие важные проблемы, такие как плагиат, отслеживаемость и интеллектуальная собственность.
Делла Сантина, Стелла и Хьюз продолжат использовать робота, собирающего помидоры, в своих исследованиях в области робототехники. Они также продолжают изучать LLM для разработки новых роботов. В частности, они рассматривают автономию ИИ в проектировании собственных тел. «В конечном итоге открытым вопросом для будущего нашей области является то, как LLM можно использовать для помощи разработчикам роботов, не ограничивая творческий подход и инновации, необходимые робототехнике для решения задач 21-го века», — заключает Стелла.
