文章主题：关键词：ChatGPT，机器人，采摘番茄，人工智能
ChatGPT 的能力究竟有哪些无法触及之处呢？诚然，这个问题并不好回答，但是随着时间推移，我们已经能够看到这个问题的答案逐渐浮现。如今，科学家们已经开始利用大型语言模型（LLMs）来设计和制造机器人，而 LLMs 的强大功能之一就是处理和吸收大量的文本数据，并借此来解答各种问题。OpenAI 的 ChatGPT 就是一个典型的 LLM。
在一项创新性的案例研究中，荷兰代尔夫特理工大学与瑞士联邦理工学院（EPFL）的研究团队借助ChatGPT-3的力量，试图挑战传统思维，探索语言模型在机器人设计和制造领域的应用可能性。这一尝试看似颇具争议，毕竟ChatGPT本身是一款专注于自然语言处理的语言模型。然而，研究团队坚信，通过将ChatGPT的智能应用于机器人领域，有望带来全新的设计理念和制造工艺。
ChatGPT 虽然是一个基于文本生成的语言模型，但它为物理设计领域提供了宝贵的洞见和直观感受，展示出了作为一个激发人类创造力的重要媒介的潜力和价值。这一观点来自合著者乔西-休斯的公开案例研究。
在与人工智能模型的对话中，研究者们询问其人类未来的主要挑战是什么？ChatGPT给出了三个具有代表性的观点：粮食供应、人口老龄化和气候变化。针对这三个方面，研究者在众多挑战中选择了食品供应作为机器人设计的优先方向，原因在于这个领域并不属于研究者的专业范畴。
在全球范围内，通过利用LLM技术，我们可以方便地获取来自学术出版物、技术手册、书籍和媒体的大量数据。针对这一背景，研究人员向人工智能助手提出了一个问题，那就是，一个未来的机器人收割机应当具备哪些关键功能。在众多方案中，ChatGPT提出了一种创新性的设想，即安装一个电机驱动的抓手，以便于从藤蔓上采摘成熟的水果，如西红柿。这种设计不仅具有实用价值，而且也体现了人工智能在农业领域可能发挥的巨大潜力。
在确定了整体设计方案之后，研究人员可以着手进行详细的设计工作，这其中包括选择适当的建筑材料以及编写相应的计算机代码来操控它。然而，目前的LLM尚无法自主完成计算机辅助设计（CAD）模型的构建、评估代码的生成或是自动制造机器人的任务。因此，在这一阶段，研究人员需要担任“技术员”的角色，提供必要的支持和协助，对LLM编写的代码进行优化，最终确定CAD设计方案并实现机器人的自动化生产。
在这幅由研究人员与LLM之间讨论的图片概述中，我们可以看到人类首先提出了一个问题。随着讨论的进行，人类逐渐将问题聚焦于与其目标相匹配的选项上。这些选项被表示为下方的列表，其中绿色阴影代表了人类的决策树。通过这种方式，人类能够更加精准地回答所面临的问题，同时，LLM也能更好地理解人类的需求，从而提供更精确的解决方案。
尽管计算技术在工程师的技术实施过程中扮演了重要角色，但是人工智能系统的出现使得系统设计者能够首次构思出新的系统，从而实现了高级认知任务的自动化。这一观点来自于该案例研究的主要作者弗朗西斯科-斯特拉，他认为这可能意味着人类角色正在向更倾向于技术角色的转变。
在遵循ChatGPT-3的建议下，研究人员成功开发了一款机器人抓手，并在实际环境中对其进行了测试。这款机器人在采摘西红柿的过程中表现出了惊人的灵活性和准确性，证明了其在未来农业领域的巨大潜力。
a. LLM产生的一些技术建议，包括形状指示、代码、部件和材料选择以及机构设计。 b. 在这些输入的指导下，建造了一个抓手，并在现实世界的任务中进行了测试，例如采摘西红柿，如右图所示。
研究人员说，他们的案例研究展示了通过人类和LLM之间的合作来改变设计过程的潜力，但他们也意识到，这为不同程度的合作打开了大门。
他们说，在一个极端，人工智能将充当”发明家”，提供全部的机器人设计输入，而人类则盲目地应用它。另一种方法是利用人工智能的广泛知识来补充人类的专业知识。第三种方法是保留人类作为发明者，利用人工智能通过故障排除、调试和处理繁琐或耗时的过程来完善设计过程。
研究人员提出了人类与人工智能合作可能产生的道德和常识性风险。他们指出偏见、剽窃和知识产权（IP）的问题是值得关注的领域，并质疑鉴于LLM生成的设计使用了现有的知识，它是否可以被视为新颖。
休斯说：”在我们的研究中，ChatGPT确定西红柿是最值得追求的机器人收割机的作物。然而，这可能偏向于文献中涉及较多的作物，而不是那些真正有实际需求的作物。当决定是在工程师的知识范围之外做出的，这可能导致重大的道德、工程或事实错误”。
尽管有这些担忧，研究人员认为，如果管理得当，人类与人工智能的合作有很大的潜力。
研究人员说：”机器人界必须确定如何利用这些强大的工具，以道德、可持续和社会授权的方式加速机器人的进步。展望未来，我们坚信，LLMs将开启许多令人兴奋的可能性，如果管理得当，它们将成为一种善的力量。”
该案例研究发表在《自然-机器智能》杂志上。
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