最近，一些研究人員借助ChatGPT的幫助，打造了一個西紅柿采摘機器人。
圖示：研究人員與語言模型之間的討論概覽，上面是人類提出的問題，下面是語言模型提供的選項。綠色陰影表示人類的決策樹，逐漸將問題聚焦到符合他們目標的方向。
a.語言模型生成的一些技術建議，包括形狀指示、代碼、部件和材料選擇、機械設計等。b.在這些輸入的指導下，一個夾子被制造出來，并在現實世界的任務中進行了測試，比如番茄采摘，如右圖所示。
OpenAI的ChatGPT是一個語言模型，能夠處理和理解大量文本數據，并利用這些信息來回答問題。在一項新的案例研究中，來自荷蘭代爾夫特理工大學和瑞士聯邦理工學院的研究人員向ChatGPT-3尋求幫助，讓其參與了機器人的設計和制造。
這聽起來有點奇怪，因為ChatGPT-3是一個語言模型，而不是一個機械模型。“盡管ChatGPT-3是一個語言模型，它的代碼生成也是基于文本的，能為物理設計提供了重要的見解和直覺，并展現出了激發人類創造力的巨大潛力，”該研究的合著者Josie Hughes說。
首先，研究人員問這個人工智能模型，“人類未來面臨的挑戰有哪些？”ChatGPT-3提出了三個：食物供應、人口老齡化和氣候變化。研究人員選擇了食物供應作為機器人設計的方向，然后問ChatGPT-3一個番茄收割機器人應該具備哪些特征。ChatGPT-3提出了一個由馬達驅動的夾子，用于從藤蔓上拽下成熟的番茄。
一旦確定了這個大致的設計，研究人員就可以進行設計細節的決定，包括使用什么材料和編寫什么控制代碼。目前，語言模型還不能生成完整的計算機輔助設計（CAD）模型、評估代碼或自動制造機器人，所以這一步需要研究人員扮演“技術員”的角色，協助完成這些方面，優化語言模型寫出的代碼，完成CAD并制造機器人。
圖示：研究人員與語言模型之間的討論概覽，上面是人類提出的問題，下面是語言模型提供的選項。綠色陰影表示人類的決策樹，逐漸將問題聚焦到符合他們目標的方向。
根據ChatGPT-3提供的技術建議，研究人員制造了他們的機器人夾子，并在現實世界中進行了測試，用它來采摘番茄，結果很成功。
a.語言模型生成的一些技術建議，包括形狀指示、代碼、部件和材料選擇、機械設計等。b.在這些輸入的指導下，一個夾子被制造出來，并在現實世界的任務中進行了測試，比如番茄采摘，如右圖所示。
研究人員表示，他們的案例研究展示了人類和語言模型之間的協作在改變設計過程方面的潛力，但他們也意識到這種協作可能有不同程度的方式。
他們說，一種極端的方式是，人工智能充當“發明者”，提供全部的機器人設計輸入，而人類只是盲目地應用它。另一種方式是利用人工智能的廣泛知識來補充人類的專業知識。第三種方式是保留人類作為發明者，利用人工智能來排除故障、調試和處理繁瑣或耗時的過程，優化設計過程。
研究人員提出了一些可能由于人工智能與人類協作而產生的道德和常識風險，他們指出偏見、剽竊和知識產權等問題是需要關注的領域。
“在我們的研究中，ChatGPT-3認為番茄是最值得為之設計一個收割機器人的作物，”Hughes說，“但是，這可能是對文獻覆蓋較多的作物有偏見，而不是那些真正有需要的作物。當決策超出工程師知識范圍時，這可能導致嚴重的道德、工程或事實錯誤。”
盡管存在這些問題，研究人員相信如果管理得當，人工智能與人類之間的協作有很大的潛力。
這項案例研究發表在《自然機器智能》雜志上，
