Forskare vid Delft University of Technology i Nederländerna och Swiss Federal Institute of Technology (EPFL) samarbetade med ChatGPT för att designa en robot.
Den studiesom publicerades i Nature, utforskar konversation med ChatGPT för att hitta robotlösningar på verkliga problem. "Vi ville att ChatGPT inte bara skulle designa en robot, utan en som faktiskt är användbar", säger medförfattaren Della Santina.
Designprocessen omfattade två steg: idéskapande och förverkligande. Först frågade teamet ChatGPT: "Vilka är mänsklighetens framtida utmaningar?" och fick till svar matbrist, åldrande befolkningar och klimatförändringar (de fick alltså inte memot om AI).
Teamet bestämde sig för att utforska livsmedelsbrist och frågade AI:n om idéer kring hur man kan lösa den. Medförfattaren Francesco Stella sa: "Till exempel lärde chattroboten oss vilken gröda som skulle vara mest ekonomiskt värdefull att automatisera."
Efter en del överväganden kom ChatGPT fram till en tomatskördande robot. Forskarna konstaterar att deras roller skiftade mot tekniker och AI:n mot designer.
"Medan beräkningar till stor del har använts för att hjälpa ingenjörer med teknisk implementering, kan ett AI-system för första gången skapa idéer till nya system och därmed automatisera kognitiva uppgifter på hög nivå", säger forskaren Francesco Stella.
ChatGPT fördjupade sig i några av de finare detaljerna för att bygga en tomatskörderobot, som skulle ha en motordriven silikonkopplad gripare för att försiktigt dra tomater från vinstocken.
Den föreslog också en Dynamixel-motor och gav även exempel på Python-kod för programmering av roboten. En Dynamixel-motor är speciellt utformad för robotapplikationer.
Forskningsteamet bestämde sig sedan för att göra verklighet av ChatGPT:s design och började bygga roboten, som var testad vid Delfts universitet.
Praktiska och etiska utmaningar
Forskarna medgav att ChatGPT:s åsikter om de "mest lönsamma" användningsområdena för robotar i stort sett inte går att verifiera. Detta nya exempel på samarbete mellan människa och robot bevisar dock att ChatGPT kan ge verkliga, faktadrivna förslag på robotdesign.
Forskaren Josie Hughes sa: "Detta kan vara partiskt mot grödor som är mer täckta i litteraturen, i motsats till de där det verkligen finns ett verkligt behov. När beslut fattas utanför ingenjörens kunskapsområde kan det leda till betydande etiska, tekniska eller faktamässiga fel." Hughes påpekade också att en AI-genererad design kan vara partisk mot mer dokumenterade grödor snarare än de som verkligen är i behov.
Teamet varnade också för potentiella etiska risker i samband med sådan användning av AI, inklusive partiskhet, plagiering och immateriella rättigheter.
Trots dessa fallgropar anser teamet att LLM, om de hanteras väl, kan påskynda utformningen av robotlösningar för aktuella problem i verkligheten.
