ChatGPT がデルフト工科大学と最初のロボットを設計

チャンスとリスクは何ですか? 人間と AI のパートナーシップの結果は、Nature Machine Learning に掲載されました。

デルフト工科大学

画像: デルフト工科大学と EPFL の研究者が ChatGPT で設計したトマト収穫ロボットがテスト環境内を移動もっと見る

クレジット: © Adrien Buttier / EPFL

詩、エッセイ、さらには書籍 – オープン AI プラットフォーム ChatGPT で処理できないものはありますか? これらの新しい AI の開発は、デルフト工科大学とスイス工科大学 EPFL の研究者たちに、もう少し深く掘り下げるきっかけを与えました。たとえば、ChatGPT はロボットも設計できるのでしょうか? そして、これは設計プロセスにとって良いことなのでしょうか、それともリスクがあるのでしょうか? 研究者らはその結果を Nature Machine Intelligence に発表しました。

人類にとって将来最大の課題は何でしょうか? これは、デルフト工科大学の助教授であるコジモ デラ サンティーナ氏と博士課程の学生フランチェスコ ステラ氏、および EPFL のジョシー ヒューズ氏が ChatGPT に尋ねた最初の質問でした。 「私たちは、ChatGPT が単なるロボットではなく、実際に役立つロボットを設計したかったのです」と Della Santina 氏は言います。 最終的に、彼らは食糧供給を課題として選択し、ChatGPT とチャットするうちに、トマト収穫ロボットを作成するというアイデアを思いつきました。

役立つ提案研究者らは、ChatGPT の設計上のすべての決定に従いました。 ステラ氏によれば、このインプットは構想段階で特に価値があることが判明したという。 「ChatGPT は、設計者の知識を他の専門分野に拡張します。たとえば、チャット ロボットは、どの作物を自動化するのが最も経済的に価値があるかを教えてくれました。」 しかし、ChatGPT は実装段階で有益な提案も行いました。「トマトが潰れないようにグリッパーをシリコンまたはゴムで作る」「ロボットを駆動するにはダイナミクセル モーターが最適である」などです。 人間と AI のこのパートナーシップの結果、トマトを収穫できるロボット アームが誕生しました。

研究者としてのChatGPT研究者らは、共同設計プロセスが前向きで充実したものであることを発見しました。 「しかし、エンジニアとしての私たちの役割は、より技術的なタスクを実行することにシフトしていることがわかりました」とステラ氏は言います。 Nature Machine Intelligence では、研究者らは人間と大規模言語モデル (LLM) の間のさまざまな程度の協力を調査しており、ChatGPT もその 1 つです。 最も極端なシナリオでは、AI がロボット設計へのすべての入力を提供し、人間は盲目的にそれに従うことになります。 この場合、LLM は研究者およびエンジニアとして機能し、人間は設計目標の指定を担当するマネージャーとして機能します。

誤った情報のリスクこのような極端なシナリオは、今日の LLM ではまだ不可能です。 そして問題は、それが望ましいかどうかです。 「実際、LLM の出力は、検証または検証されていない場合、誤解を招く可能性があります。AI ボットは、質問に対して『最も可能性の高い』回答を生成するように設計されているため、ロボット分野では誤った情報や偏見が生じるリスクがあります。」と言う。 LLM と連携すると、盗作、トレーサビリティ、知的財産など、他の重要な問題も生じます。

デラ・サンティーナ、ステラ、ヒューズは、ロボット工学の研究でトマト収穫ロボットを引き続き使用する予定です。 彼らはまた、新しいロボットを設計するために LLM の研究を続けています。 具体的には、AI が自らの身体を設計する自律性を検討しています。 「最終的に、私たちの分野の将来に対する未解決の問題は、ロボット工学が21世紀の課題に立ち向かうために必要な創造性と革新性を制限することなく、ロボット開発者を支援するためにLLMをどのように使用できるかということです」とステラ氏は結論づけています。

ネイチャーマシンインテリジェンス

10.1038/s42256-023-00669-7

実験研究

適用できない

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2023 年 6 月 7 日

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