Forscher bauen mit ChatGPT einen Tomatenpflückroboter und demonstrieren damit die unendlichen Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz

Nachrichten vom 8. Juni: Kürzlich nutzten einige Forscher die Hilfe von ChatGPT, um einen Roboter zum Tomatenpflücken zu bauen.

ChatGPT von OpenAI ist ein Sprachmodell, das große Mengen an Textdaten verarbeiten und verstehen und diese Informationen zur Beantwortung von Fragen nutzen kann. In einer neuen Fallstudie wandten sich Forscher der Technischen Universität Delft in den Niederlanden und der Eidgenössischen Technischen Hochschule an ChatGPT-3, um Hilfe beim Entwurf und Bau eines Roboters zu erhalten.

Das klingt etwas seltsam, da ChatGPT-3 ein Sprachmodell und kein mechanisches Modell ist. „Obwohl ChatGPT-3 ein Sprachmodell ist, basiert seine Codegenerierung auch auf Text, was wichtige Erkenntnisse und Intuitionen für das physische Design liefert und großes Potenzial zeigt, die menschliche Kreativität anzuregen“, sagte Co-Autorin der Studie, Josie Hughes.

Zuerst fragten die Forscher das KI-Modell: „Welche Herausforderungen stehen der Menschheit in der Zukunft bevor?“ ChatGPT-3 stellte drei heraus: Nahrungsmittelversorgung, Bevölkerungsalterung und Klimawandel. Die Forscher wählten die Lebensmittelversorgung als Roboterdesignrichtung und fragten dann ChatGPT-3, welche Eigenschaften ein Tomatenernteroboter haben sollte. ChatGPT-3 bietet einen motorbetriebenen Greifer zum Pflücken reifer Tomaten vom Rebstock.

Sobald dieses grobe Design festgelegt ist, können Forscher Entscheidungen über Designdetails treffen, einschließlich der zu verwendenden Materialien und der zu schreibenden Steuercodes. Derzeit können Sprachmodelle keine vollständigen CAD-Modelle (Computer Aided Design) generieren, Codes auswerten oder automatisch Roboter herstellen. Daher müssen Forscher in diesem Schritt die Rolle von „Technikern“ übernehmen, um diese Aspekte zu unterstützen und den von der Sprache geschriebenen Code zu optimieren Modell. Vervollständigen Sie das CAD und bauen Sie den Roboter.

Oben sind die von den Forschern gestellten Fragen aufgeführt, während unten die Optionen aufgeführt sind, die das Sprachmodell bietet. Menschliche Entscheidungsbäume, grün schattiert, fokussieren das Problem nach und nach in eine Richtung, die mit ihren Zielen übereinstimmt.

Mit der technischen Beratung von ChatGPT-3 bauten die Forscher ihren Robotergreifer und testeten ihn in der realen Welt, indem sie ihn zum Pflücken von Tomaten verwendeten – mit erfolgreichen Ergebnissen.

b. Technische Vorschläge, einschließlich Formanweisungen, Codierung, Komponenten- und Materialauswahl, mechanisches Design usw., zur Generierung von Sprachmodellen. b. Basierend auf diesen Eingaben wurde eine Klemme gebaut und an realen Aufgaben getestet, beispielsweise beim Tomatenpflücken, wie rechts gezeigt.

Die Forscher sagen, ihre Fallstudie zeige das Potenzial der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Sprachmodellen, um den Designprozess zu verändern, sie erkennen jedoch auch, dass diese Zusammenarbeit in unterschiedlichem Ausmaß erfolgen kann.

Ein extremer Ansatz, sagen sie, besteht darin, dass die KI als „Erfinder“ fungiert und den gesamten Input für das Design des Roboters liefert, während der Mensch ihn einfach blind anwendet. Ein anderer Ansatz besteht darin, das umfangreiche Wissen der KI zu nutzen, um das menschliche Fachwissen zu ergänzen. Der dritte Weg besteht darin, Menschen als Erfinder zu behalten und künstliche Intelligenz zur Fehlerbehebung, Fehlerbehebung und Bewältigung langwieriger oder zeitaufwändiger Prozesse zu nutzen, um den Designprozess zu optimieren.

Forscher haben einige der ethischen und gesunden Menschenverstandsrisiken angesprochen, die sich aus der Zusammenarbeit von KI mit Menschen ergeben können, und dabei Themen wie Voreingenommenheit, Plagiate und geistiges Eigentum als Problembereiche angeführt.

„In unserer Studie identifizierte ChatGPT-3 Tomaten als die geeignetste Nutzpflanze für die Entwicklung eines Ernteroboters“, sagte Hughes. „Dies könnte jedoch eine Voreingenommenheit gegenüber Nutzpflanzen sein, die in der Literatur besser abgedeckt sind, als gegenüber Nutzpflanzen, die es wirklich sind.“ Wenn Entscheidungen getroffen werden, die über das Wissen eines Ingenieurs hinausgehen, kann dies zu schwerwiegenden ethischen, technischen oder sachlichen Fehlern führen.

Trotz dieser Probleme glauben Forscher, dass die Zusammenarbeit zwischen künstlicher Intelligenz und Menschen großes Potenzial hat, wenn sie richtig gehandhabt wird . Großes Potenzial.

Diese Fallstudie wurde in der Zeitschrift Nature Machine Intelligence veröffentlicht, und Sie können hier klicken, um Details anzuzeigen.

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