Chatgpt는 로봇을 설계합니다.

시, 에세이, 심지어 책까지도 오픈 AI 플랫폼 ChatGPT 캔트 핸들? 이러한 새로운 AI 개발은 TU Delft와 스위스 기술 대학 EPFL의 연구원들이 좀 더 깊이 파고들도록 영감을 주었습니다. 예를 들어 ChatGPT도 로봇을 설계할 수 있습니까? 그리고 이것은 디자인 프로세스에 좋은 것입니까, 아니면 위험이 있습니까? 연구원들은 그들의 연구 결과를 자연 머신 인텔리전스.

인류가 직면한 미래의 가장 큰 도전은 무엇입니까? 이것은 TU Delft의 Cosimo Della Santina 조교수이자 박사 과정 학생인 Francesco Stella와 EPFL의 Josie Hughes가 ChatGPT에 요청한 첫 번째 질문이었습니다. Della Santina는 “우리는 ChatGPT가 단순한 로봇이 아니라 실제로 유용한 로봇을 설계하기를 원했습니다.”라고 말합니다. 결국 그들은 식량 공급을 도전 과제로 선택했고, ChatGPT와 대화하면서 토마토 수확 로봇을 만드는 아이디어를 떠올렸습니다.

유용한 제안

연구원들은 ChatGPT의 모든 디자인 결정을 따랐습니다. Stella에 따르면 입력은 개념 단계에서 특히 가치가 있는 것으로 입증되었습니다. “ChatGPT는 디자이너의 지식을 다른 전문 분야로 확장합니다. 예를 들어, 채팅 로봇은 어떤 작물을 자동화하는 것이 가장 경제적으로 가치가 있는지 알려줍니다.” 그러나 ChatGPT는 구현 단계에서 “토마토가 부서지는 것을 방지하기 위해 그리퍼를 실리콘이나 고무로 만드십시오”, “로봇을 구동하는 데는 다이나믹셀 모터가 가장 좋은 방법입니다.”라는 유용한 제안도 내놓았습니다. 인간과 AI 간의 이러한 파트너십의 결과는 토마토를 수확할 수 있는 로봇 팔입니다.

연구자로서의 ChatGPT

연구원들은 협업 디자인 프로세스가 긍정적이고 풍부하다는 것을 발견했습니다. “하지만 우리는 엔지니어로서의 역할이 보다 기술적인 작업을 수행하는 쪽으로 바뀌었다는 것을 알게 되었습니다.”라고 Stella는 말합니다. ~ 안에 자연 머신 인텔리전스, 연구자들은 ChatGPT가 그 중 하나인 대규모 언어 모델(LLM)과 인간 사이의 다양한 협력 수준을 탐구합니다. 가장 극단적인 시나리오에서 AI는 로봇 설계에 모든 입력을 제공하고 인간은 맹목적으로 이를 따릅니다. 이 경우 LLM은 연구원 및 엔지니어 역할을 하고 인간은 디자인 목표 지정을 담당하는 관리자 역할을 합니다.

잘못된 정보의 위험

이러한 극단적인 시나리오는 오늘날의 LLM에서는 아직 가능하지 않습니다. 그리고 그것이 바람직한지 여부가 문제입니다. “사실, LLM 출력은 확인 또는 검증되지 않은 경우 오해의 소지가 있을 수 있습니다. AI 봇은 질문에 대한 ‘가장 가능성 있는’ 답변을 생성하도록 설계되었기 때문에 로봇 분야에서 잘못된 정보와 편향의 위험이 있습니다.” Della Santina 말한다. LLM과 함께 작업하면 표절, 추적 가능성 및 지적 재산과 같은 다른 중요한 문제도 발생합니다.

Della Santina, Stella 및 Hughes는 로봇 공학 연구에 토마토 수확 로봇을 계속 사용할 것입니다. 그들은 또한 새로운 로봇을 설계하기 위해 LLM에 대한 연구를 계속하고 있습니다. 구체적으로, 그들은 자신의 신체를 설계하는 AI의 자율성을 살펴보고 있습니다. “궁극적으로 우리 분야의 미래에 대한 열린 질문은 LLM을 사용하여 로봇 공학이 21세기의 과제에 대처하는 데 필요한 창의성과 혁신을 제한하지 않고 로봇 개발자를 지원하는 방법입니다.^성 세기.” Stella가 결론을 내립니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2023/06/230607215856.htm