【加拿大都市網】什麼是ChatGPT不能做的嗎？當然有，但這個清單似乎越來越少了。現在，研究人員已經使用大型語言模型來幫助他們設計和建造一個摘番茄的機械人。
大型語言模型(LLMs)可以處理和內化大量的文本數據，利用這些信息來回答問題。OpenAI的ChatGPT就是這樣一個LLM。
在一項新的案例研究中，來自荷蘭代爾夫特理工大學(Delft University of Technology)和瑞士聯邦理工學院(EPFL)的研究人員尋求ChatGPT-3的幫助來設計和建造一個機械人，考慮到ChatGPT是一個語言模型，這可能看起來很奇怪。
「儘管ChatGPT是一個語言模型，它的代碼生成是基於文本的，但它為物理設計提供了重要的見解和直覺，並顯示出作為激發人類創造力的傳聲筒的巨大潛力，」關於這一經驗的公開案例研究的共同作者Josie Hughes說。
首先，研究人員問人工智能模型：「人類的未來挑戰是什麼？」
ChatGPT提出了三點：糧食供應、人口老化和氣候變化。研究人員選擇糧食供應作為機械人設計的最有希望的方向，因為這不在他們的專業領域之內。
利用LLM對來自學術出版物、技術手冊、書籍和媒體的全球數據的訪問，研究人員問人工智能，一個機械人收割機應該具備哪些功能。ChatGPT想出了一個電機驅動的抓手，用於將成熟的番茄從藤上拉下來。
一旦決定了這一總體設計，研究人員就可以繼續進行具體的設計，包括使用什麼材料和創建控制它的電腦代碼。目前，LLM不能生成整個電腦輔助設計(CAD)模型、評估代碼或自動製造機械人，因此這一步需要研究人員扮演「技術員」的角色，在這些方面提供協助，優化LLM編寫的代碼，最終確定CAD並製造機械人。
「雖然計算在很大程度上被用來協助工程師進行技術實施，但人工智能系統第一次可以構思新的系統，從而實現高級認知任務的自動化，」該案例研究的主要作者Francesco Stella說，「這可能涉及到人類角色向更多技術角色的轉變」。
根據ChatGPT-3提供的技術建議，研究人員建造了他們的機械人抓手，並在現實世界中進行了測試，用它來採摘番茄，它成功地做到了。
研究人員說，他們的案例研究展示了通過人類和LLM之間的合作來轉變設計過程的潛力，但他們也意識到，這為不同程度的合作打開了大門。
他們說，在一個極端，人工智能將充當「發明家」，提供全部的機械人設計輸入，而人類則依據應用它。另一種方法是利用人工智能的廣泛知識來補充人類的專業知識。第三種方法是保留人類作為發明者，利用人工智能通過故障排除、調試和處理繁瑣或耗時的過程來完善設計過程。
研究人員提出了人類與人工智能合作可能產生的道德和常識性風險。他們指出偏見、剽竊和知識產權(IP)問題是值得關注的領域，並質疑LLM生成的設計是否可以被視為「新穎」，因為它使用了現有的知識。
Josie Hughes說：「在我們的研究中，ChatGPT確定番茄是『最值得』追求的機械人收割機的農作物。然而，這可能偏向於文獻中較多提及的農作物，而不是那些真正有實際需求的農作物。當決定是在工程師的知識範圍之外做出的，這可能導致重大的道德、工程或事實錯誤。」
儘管有這些擔憂，研究人員認為，如果管理得當，人類與人工智能的合作有很大的潛力。
研究人員說：「機械人界必須確定如何利用這些強大的工具，以道德、可持續和社會授權的方式加速機械人的進步。展望未來，我們堅信，LLMs將開闢許多令人興奮的可能性，如果管理得當，它們將成為一種有益的力量。」
圖片：CREATE Lab/EPFL
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