Kann ChatGPT Bots entwerfen?
Forscher der Technischen Universität Delft und der Schweizerischen Technischen Universität haben mit Hilfe von chatGPT nach sorgfältiger Überlegung und Annahme der Herausforderung einen Roboter zum Tomatenpflücken entwickelt.
In einer Testumgebung verwendet ein von Forschern der TU Delft und der EPFL entwickelter Tomatenpflückroboter ChatGPT, um sich zu bewegen. Bildquelle: Adrien Buttier / EPFL
ChatGPT ist auf Poesie, Prosa, Bücher und potenzielle Bot-Designs spezialisiert. Die Verwendung von ChatGPT während des Designprozesses birgt jedoch Risiken und Vorteile.
Forscher der TU Delft und der Schweizerischen Technischen Universität EPFL haben mithilfe von chatGPT einen Tomatenernteroboter entwickelt. Nach Gesprächen mit ChatGPT beschlossen sie, die Herausforderung anzunehmen und einen Bot zu entwerfen.
Hilfreiche Ratschläge
Die Forscher übernahmen die Designentscheidungen von ChatGPT und konzentrierten sich insbesondere auf dessen Input während der Konzeptphase. Die Forscher betonen, dass ChatGPT das Wissen der Designer in verschiedenen Bereichen erweitert, beispielsweise bei der Identifizierung wirtschaftlich wertvoller automatisierter Pflanzen. Während der Implementierung gab ChatGPT einige hilfreiche Ratschläge, wie zum Beispiel „Verwenden Sie Silikon oder Gummi als Greifer, um zu verhindern, dass Tomaten zerdrückt werden“ und „Verwenden Sie Dynamixel-Motoren für einen optimalen Roboterantrieb.“ Das Ergebnis der Zusammenarbeit ist ein Roboterarm zur Tomatenernte, der die Synergie von Menschen und künstlicher Intelligenz (KI) demonstriert.
ChatGPT als Forscher
Forscher glauben, dass der kollaborative Designprozess aktiv und bereichernd ist. Die Rolle des Ingenieurs verlagerte sich jedoch auf technische Aufgaben. In ungewöhnlich extremen Fällen kann die KI die volle Kontrolle über den Designprozess des Roboters übernehmen und alle notwendigen Eingaben liefern, während der Mensch ihrem Beispiel ohne Fragen folgt. In diesem Aufbau sind Large Language Models (LLMs) die Forscher und Ingenieure, die für alle technischen Aspekte verantwortlich sind. Gleichzeitig übernehmen Menschen die Rolle von Managern, die für die Definition von Designzielen und die Überwachung des Prozesses verantwortlich sind.
Risiko von Fehlinformationen
Derzeitige LLM kann solche Extremszenarien nicht umsetzen, und seine Zweckmäßigkeit ist fraglich. Nicht validierte LLM-Ausgaben können irreführend sein und das Risiko von Fehlinformationen und Bot-Bias bergen. Die Arbeit mit einem LL.M. wirft Bedenken hinsichtlich Plagiaten, Rückverfolgbarkeit und geistigem Eigentum auf. Das Team plant, in seiner laufenden Robotikforschung Tomatenernteroboter einzusetzen. Sie untersuchen auch die Rolle von LLM bei der Entwicklung neuer Roboter und konzentrieren sich dabei auf die Autonomie der KI bei der Formung des Körpers. Abschließend heben die Forscher die offene Frage hervor, ob LLMs zur Unterstützung von Roboterentwicklern eingesetzt werden sollen und gleichzeitig die Kreativität und Innovation erhalten bleiben, die zur Bewältigung der Herausforderungen der Robotik des 21. Jahrhunderts erforderlich sind.
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