Вірші, есе та навіть книги – чи є щось, з чим відкрита платформа ШІ ChatGPT не може працювати? Ці нові розробки штучного інтелекту надихнули дослідників з TU Delft і швейцарського технічного університету EPFL копнути трохи глибше: наприклад, чи може ChatGPT також розробити робота? І чи добре це для процесу проектування, чи є ризики? Дослідники опублікували свої висновки в журналі Nature Machine Intelligence.
Які найбільші майбутні виклики для людства? Це було перше запитання, яке поставили ChatGPT Козімо Делла Сантіна, доцент і докторант Франческо Стелла з Технічного університету в Делфті та Джозі Хьюз з EPFL. «Ми хотіли, щоб ChatGPT розробив не просто робота, а й справді корисного», — каже Делла Сантіна. Зрештою, вони обрали своїм викликом постачання їжі, і під час спілкування з ChatGPT у них виникла ідея створити робота для збирання помідорів.
Корисні поради
Дослідники слідували всім дизайнерським рішенням ChatGPT. За словами Стелли, внесок виявився особливо цінним на концептуальному етапі. «ChatGPT поширює знання дизайнера на інші сфери досвіду. Наприклад, чат-робот навчив нас, яку культуру було б економічно найціннішим автоматизувати». Але ChatGPT також запропонував корисні пропозиції на етапі впровадження: «Зробіть захват із силікону або гуми, щоб уникнути розчавлення помідорів» і «двигун Dynamixel — найкращий спосіб керувати роботом». Результатом цього партнерства між людьми та ШІ є роботизована рука, яка може збирати врожай помідорів.
ChatGPT як дослідник
Дослідники визнали процес спільного проектування позитивним і корисним. «Однак ми виявили, що наша роль як інженерів змінилася на виконання більш технічних завдань», — каже Стелла. У Nature Machine Intelligence дослідники досліджують різні ступені взаємодії між людьми та великими мовними моделями (LLM), однією з яких є ChatGPT. У найекстремальнішому сценарії штучний інтелект надає всі дані для розробки робота, а людина сліпо слідує йому. У цьому випадку LLM діє як дослідник та інженер, тоді як людина діє як менеджер, відповідальний за визначення цілей дизайну.
Ризик дезінформації
Такий екстремальний сценарій ще неможливий із сьогоднішніми LLM. І питання в тому, чи бажано це. «Насправді результати LLM можуть вводити в оману, якщо вони не перевірені чи підтверджені. ШІ-боти розроблені для створення «найімовірнішої» відповіді на запитання, тому існує ризик дезінформації та упередженості в галузі робототехніки», — Делла Сантіна. говорить. Робота з LLM також піднімає інші важливі питання, такі як плагіат, відстеження та інтелектуальна власність.
Делла Сантіна, Стелла та Хьюз продовжуватимуть використовувати робота-збирача помідорів у своїх дослідженнях робототехніки. Вони також продовжують дослідження LLM для розробки нових роботів. Зокрема, вони дивляться на автономію штучного інтелекту в розробці власних тіл. «Зрештою, відкритим питанням для майбутнього нашої галузі є те, як LLM можна використовувати для допомоги розробникам роботів, не обмежуючи креативність та інновації, необхідні для робототехніки, щоб долати виклики 21 століття», — підсумовує Стелла.
