研究者は ChatGPT を使用してトマト収穫ロボットを構築し、人工知能の無限の可能性を実証しています

6 月 8 日のニュース、最近、一部の研究者が ChatGPT を利用してトマト収穫ロボットを構築しました。

OpenAI の ChatGPT は、大量のテキスト データを処理して理解し、この情報を使用して質問に答えることができる言語モデルです。新しいケーススタディでは、オランダのデルフト工科大学とスイス連邦工科大学の研究者が、ロボットの設計と構築の支援を求めて ChatGPT-3 に注目しました。

ChatGPT-3 は機械モデルではなく言語モデルであるため、これは少し奇妙に聞こえます。 「ChatGPT-3は言語モデルですが、そのコード生成もテキストベースであり、物理設計に重要な洞察と直観を提供し、人間の創造性を刺激する大きな可能性を示しています」と研究共著者のジョシー・ヒューズ氏は述べた。

まず、研究者たちはAIモデルに「将来、人類が直面する課題は何ですか?」と質問し、ChatGPT-3は食糧供給、人口高齢化、気候変動の3つを導き出しました。研究者らはロボット設計の方向性として食糧供給を選択し、トマト収穫ロボットが持つべき特性をChatGPT-3に尋ねた。 ChatGPT-3 は、熟したトマトをつるから摘み取るためのモーター駆動のグリッパーを提案しています。

この大まかな設計が決定されると、研究者は、どのような材料を使用するか、どのような制御コードを記述するかなど、設計の詳細について決定を下すことができます。現在、言語モデルでは完全なコンピューター支援設計 (CAD) モデルの生成、コードの評価、ロボットの自動製造ができないため、このステップでは研究者がこれらの側面を支援し、言語で記述されたコードを最適化する「技術者」の役割を果たす必要があります。 CAD を完成させてロボットを構築します。

研究者によって提起された質問は上に示されており、言語モデルによって提供されるオプションは以下に示されています。人間の意思決定ツリー (緑色の陰影) は、目標と一致する方向に問題を徐々に集中させます。

ChatGPT-3 から提供された技術的なアドバイスを受けて、研究者らはロボット グリッパーを構築し、トマトの収穫に使用して現実世界でテストし、成功した結果をもたらしました。

b. 言語モデルを生成するための形状指示、コーディング、コンポーネントと材料の選択、機械設計などを含む技術的提案。 b. これらの入力に基づいてクランプが構築され、トマトの収穫などの実世界のタスクでテストされました (右図参照)。

研究者らは、この事例研究は人間と言語モデルの間のコラボレーションが設計プロセスを変革する可能性を示していると述べていますが、このコラボレーションには程度が異なる可能性があることも認識しています。

彼らによると、極端なアプローチは、AI が「発明者」として機能し、ロボットの設計にすべての入力を提供し、人間はそれを盲目的に適用するだけであるということです。もう 1 つのアプローチは、AI の広範な知識を利用して人間の専門知識を補うことです。 3 番目の方法は、人間を発明者として維持し、人工知能を使用してトラブルシューティング、デバッグ、退屈または時間のかかるプロセスの処理を行い、設計プロセスを最適化する方法です。

研究者らは、AIが人間と協働することから生じる可能性のある倫理的および常識的なリスクのいくつかを提起し、懸念事項として偏見、盗作、知的財産などの問題を挙げています。

「私たちの研究では、ChatGPT-3 は、収穫ロボットを設計するのに最も価値のある作物としてトマトを特定しました。」とヒューズ氏は言いました。 「エンジニアの知識を超えて決定が下されると、重大な倫理的、工学的、または事実上の誤りにつながる可能性があります。」

これらの問題にもかかわらず、研究者たちは、適切に管理されれば人工知能は実現できると信じています。人間とのコラボレーションには大きな可能性があります。

このケーススタディはジャーナル「Natural Machine Intelligence」に掲載されました。ここをクリックして詳細を表示できます。

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