Ученые из EPFL применили популярную модель искусственного интеллекта Chat-GPT-3, чтобы создать роботизированный захват для сбора томатов. Это стало первым примером того, как ИИ может эффективно взаимодействовать с людьми.
Нейронные сети, также известные как большие языковые модели (БЯМ), вроде Chat-GPT, обрабатывают огромные объемы текстовых данных и используют их для ответов на запросы. Их способность к этому вызывает интерес и восхищение. БЯМ обещают изменить наш подход к письму, обучению и созданию искусства. Недавно исследователи из Федеральной политехнической школы Лозанны расширили применение этой технологии, начав использовать ее в проектировании роботов.
В журнале Nature Machine Intelligence опубликовано исследование, в котором Джози Хьюз из Школы инженерии, аспирант Федеральной политехнической школы Лозанны Франческо Стелла и Козимо Делла Сантина из Делфтского технического университета использовали Chat-GPT для создания робота, собирающего помидоры. Исследование показывает, как люди и языковые модели могут работать вместе над такими проектами.
Опираясь на свой опыт, исследователи обсуждают возможности и риски использования ИИ в робототехнике. Они считают, что это может изменить подход к разработке роботов, сделав процесс более эффективным и доступным.
«Chat-GPT — это языковая модель, но сгенерированный ею код основан на тексте. Тем не менее, она предоставила ценные идеи и интуитивные решения для физического проектирования. Это демонстрирует её большой потенциал как инструмента для стимулирования творчества», — отмечает Хьюз.
Возможности и подводные камни искусственного интеллекта как «изобретателя»
На первом этапе исследователи и разработчики больших языковых моделей провели «мозговой штурм», чтобы определить назначение, параметры и технические характеристики робота. Второй этап был посвящен воплощению робота в жизнь: доработке кода, сгенерированного большой языковой моделью, изготовлению устройства и устранению неполадок в его работе.
На первом этапе исследователи обсудили будущие проблемы человечества и выделили роботизированную уборку урожая как возможное решение для глобального обеспечения продовольствием. Затем они обратились к искусственному интеллекту, используя его доступ к глобальным данным из научных публикаций, технических руководств, книг и СМИ, чтобы получить ответ на вопрос: какими характеристиками должен обладать робот-уборщик?
После выбора базового формата робота, включающего захват для спелых помидоров с моторным приводом, исследователи смогли задавать более конкретные вопросы, например, «какой формы должен быть захват?», и получать конкретные рекомендации по материалам и коду для управления устройством.
Стелла отмечает, что вычислительные ресурсы в основном помогали инженерам в технической реализации, но система искусственного интеллекта впервые начала генерировать идеи для новых систем, автоматизируя высокоуровневые когнитивные задачи. Это может привести к изменению распределения ролей в сторону более технических аспектов.
Кроме того, исследователи отвели Chat-GPT роль «изобретателя». В статье они также описали другие возможные способы взаимодействия человека и больших языковых моделей, такие как «совместное исследование», где ИИ помогает расширять знания, предоставляя информацию из различных областей. ИИ может также выступать в роли «воронки», улучшая процесс проектирования и предоставляя техническую поддержку, при этом сохраняя творческий контроль за человеком.
Каждый способ сотрудничества несет логические и этические риски, поэтому исследователи подчеркивают важность тщательного изучения роли больших языковых моделей в будущем. Например, использование таких моделей вызывает вопросы о предвзятости, плагиате и правах на интеллектуальную собственность. Неясно, можно ли считать оригинальным дизайн, созданный с их помощью.
В исследовании Хьюз отметила, что Chat-GPT предложил собирать томаты с помощью робота-комбайна, что может быть связано с тем, что в литературе больше внимания уделяется сельскохозяйственным культурам, требующим механизации. Однако решения, принимаемые без учета инженерных знаний, могут привести к серьезным ошибкам.
Несмотря на эти предостережения, Хьюз и ее команда считают, что при правильном использовании большие языковые модели могут значительно ускорить развитие робототехники. Они призывают робототехников научиться применять эти инструменты для создания этичных, устойчивых и социально значимых технологий.