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　　ChatGPT 創(chuàng)建用于收獲西紅柿的機器人抓手

詩歌、散文，甚至書籍——有什么是開放的人工智能平臺 ChatGPT無法處理的嗎？這些新的人工智能發(fā)展激發(fā)了代爾夫特理工大學和瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院的研究人員進行更深入的挖掘：例如，ChatGPT也可以設計機器人嗎？這對設計過程是一件好事，還是有風險？研究人員在Nature Machine Intelligence上發(fā)表了他們的發(fā)現(xiàn)。ChatGPT創(chuàng)建收獲西紅柿機器人。

人類未來面臨的最大挑戰(zhàn)是什么？這是代爾夫特理工大學助理教授Cosimo Della Santina和博士生Francesco Stella和EPFL的Josie Hughes向ChatGPT提出的第一個問題?！拔覀兿Ｍ鸆hatGPT不僅設計一個機器人，而且設計一個真正有用的機器人?！盌ella Santina說。最后，他們選擇了食物供應作為他們的挑戰(zhàn)，當他們與ChatGPT聊天時，他們提出了創(chuàng)建一個番茄收獲機器人的想法。

有用的建議：研究人員遵循了ChatGPT的所有設計決策。根據(jù)Stella的說法，這些投入在概念階段被證明特別有價值?！癈hatGPT 將設計師的知識擴展到其他專業(yè)領域。例如，聊天機器人教會了我們哪種作物對自動化最具經(jīng)濟價值。但ChatGPT在實施階段也提出了有用的建議：“用硅膠或橡膠制作抓手，以避免壓碎西紅柿”和“Dynamixel電機是驅(qū)動機器人的最佳方式。”人類和人工智能之間這種伙伴關系的結(jié)果是一個可以收獲西紅柿的機械臂。

ChatGPT作為研究人員 ： 研究人員發(fā)現(xiàn)協(xié)作設計過程是積極和豐富的?！叭欢覀兇_實發(fā)現(xiàn)我們作為工程師的角色轉(zhuǎn)向執(zhí)行更多的技術任務?！盨tella說。在《自然機器智能》中，研究人員探索了人類與大型語言模型（LLM）之間不同程度的合作，ChatGPT就是其中之一。在最極端的情況下，人工智能為機器人設計提供所有輸入，而人類盲目地跟隨它。在這種情況下，LLM充當研究人員和工程師，而人類充當負責指定設計目標的經(jīng)理。

錯誤信息：對于今天的LLM來說，這種極端的情況還是不可能的。問題是它是否可取?！笆聦嵣?，如果LLM輸出未經(jīng)驗證或驗證，可能會產(chǎn)生誤導。人工智能機器人旨在為一個問題生成'最可能'的答案，因此在機器人領域存在錯誤信息和偏見的風險?！暗吕５倌日f。與LLM合作還提出了其他重要問題，例如剽竊，可追溯性和知識產(chǎn)權。

Della Santina，Stella和Hughes將繼續(xù)使用番茄收獲機器人進行機器人研究。他們還在繼續(xù)研究LLM以設計新的機器人。具體來說，他們正在研究人工智能在設計自己的身體時的自主性?！白罱K，我們領域未來的一個懸而未決的問題是，如何使用LLM來幫助機器人開發(fā)人員，而不會限制機器人技術應對21世紀挑戰(zhàn)所需的創(chuàng)造力和創(chuàng)新，”Stella總結(jié)道。