ChatGPT가 봇을 디자인할 수 있나요?

델프트 공과 대학과 스위스 공과 대학의 연구원들은 chatGPT의 도움을 받아 신중한 고려와 도전 과제를 받아들인 끝에 토마토 따기 로봇을 개발했습니다.

테스트 환경에서 TU Delft 및 EPFL의 연구원이 설계한 토마토 수확 로봇은 ChatGPT를 사용하여 이동합니다. 이미지 출처: Adrien Buttier / EPFL

ChatGPT는 시, 산문, 서적 및 잠재적인 봇 디자인을 전문으로 합니다. 그러나 디자인 프로세스 중에 ChatGPT를 사용하면 위험과 이점이 있습니다.

TUDelft와 스위스 기술 대학 EPFL의 연구원들은 chatGPT의 도움을 받아 토마토 수확 로봇을 개발했습니다. ChatGPT와 논의한 후 그들은 도전에 응하고 봇을 디자인하기로 결정했습니다.

유용한 조언

연구원들은 ChatGPT의 디자인 결정을 채택했으며 특히 컨셉 단계의 입력에 중점을 두었습니다. 연구원들은 ChatGPT가 경제적으로 가치 있는 자동화 작물 식별과 같은 다양한 분야에서 디자이너의 지식을 확장한다고 강조합니다. 구현 과정에서 ChatGPT는 “토마토가 으스러지는 것을 방지하기 위해 실리콘이나 고무를 그리퍼로 사용하세요”, “최적의 로봇 구동을 위해 다이나믹셀 모터를 사용하세요” 등 유용한 조언을 제공했습니다. 이번 협업의 결과물은 인간과 인공지능(AI)의 시너지를 보여주는 토마토 수확 로봇팔이다.

연구원으로서 ChatGPT

연구원들은 협업 디자인 프로세스가 활발하고 풍요롭다고 믿습니다. 그러나 엔지니어의 역할은 기술적인 업무로 옮겨졌습니다. 비정상적으로 극단적인 경우 AI는 로봇의 설계 프로세스를 완전히 제어하여 필요한 모든 입력을 제공할 수 있으며 인간은 의심 없이 이를 따릅니다. 이 설정에서 LLM(대형 언어 모델)은 모든 기술적 측면을 담당하는 연구원 및 엔지니어입니다. 동시에 인간은 설계 목표를 정의하고 프로세스를 감독하는 관리자의 역할을 맡습니다.

잘못된 정보의 위험

현재 LLM에서는 이러한 극단적인 시나리오를 구현할 수 없으며 그 바람직성이 의심스럽습니다. 검증되지 않은 LLM 출력은 오해의 소지가 있어 잘못된 정보와 봇 편견의 위험을 초래할 수 있습니다. LL.M.과 함께 일하면 표절, 추적성 및 지적 재산에 대한 우려가 제기됩니다. 팀은 진행 중인 로봇공학 연구에 토마토 수확 로봇을 사용할 계획입니다. 또한 신체 형성에 있어 AI 자율성에 초점을 맞춰 새로운 로봇을 설계하는 데 있어 LLM의 역할을 탐구합니다. 연구자들은 21세기 로봇 공학의 과제를 해결하는 데 필요한 창의성과 혁신을 유지하면서 LLM을 사용하여 로봇 개발자를 지원하는 공개 질문을 강조하며 결론을 내렸습니다.

위 내용은 ChatGPT가 봇을 디자인할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!