文章主题：人工智能, milestone, 番茄收割机器人, ChatGPT
前言：ChatGPT设计出首个机器人。
人工智能发展史上的一个新的里程碑惊现于世。
近日，研究人员借助ChatGPT的帮助，设计并研制出了一款番茄收割机器人。
在本次研究案例中，荷兰代尔夫特理工大学的学者与瑞士联邦理工学院的专家共同向ChatGPT-3尋求支援，希望借助该人工智能助手的力量，参与机器人设计与制造过程。
让我们来看一下研究过程。
在与ChatGPT-3的交流中，研究人员首先提出了一个问题：“人类未来可能会面临哪些挑战呢？”ChatGPT-3给出了三个可能的答案：食物供应、人口老龄化和气候变化。接着，研究人员针对“食物供应”这一挑战，询问ChatGPT-3关于设计一个番茄收割机器人的期望特性。ChatGPT-3明确地指出，一个理想的番茄收割机器人应具备由马达驱动的夹子，以便能够有效地从藤蔓上收获成熟果实。
在确定整体设计方案之后，研究人员便可以着手决定设计中的具体细节，如选择适当的材料以及编写相应的控制程序。然而，当前的语言模型尚无法独立生成完整的计算机辅助设计（CAD）模型、评估代码或自动制造机器人，因此在这一阶段，研究人员需担任“技术员”的角色，协同完成相关任务，对语言模型生成的代码进行优化，进而完成CAD设计并实现机器人的自动化生产。
在遵循ChatGPT-3的建议下，研究者们成功开发了一款具有创新性的机器人夹子，并在实际环境中对其进行了验证，以期能更好地采摘番茄。这一成果显著地展示了人类与语言模型共同合作在产品设计过程中的巨大潜力。
在项目的设计环节，ChatGPT为团队提供了关于哪一种农作物在自动化领域具有最高经济价值的建议。而在执行阶段，ChatGPT同样给出了实用的指导，例如建议采用硅胶或橡胶制作夹具，以确保不会对番茄造成压碎；此外，它还推荐Dynamixel电机作为驱动机器人的理想选择。在人类与人工智能的共同协作下，研究人员成功研发出了一款能够采摘番茄的机械臂。
在科学研究中，我们惊喜地发现人工智能与人类的协同合作能够带来显著的积极效果和高效率。在极端情况下，人工智能会全权负责为机器人设计提供全部参数，而人类则扮演着盲目跟从者的角色。然而在这个案例中，ChatGPT担任了研究员和工程师的角色，而人类则被任命为管理者，主要负责设定设计目标。这种分配使得人工智能和人类的优势得以充分发挥，从而为我国的科技发展做出了重要贡献。
与此同时，ChatGPT也给国内协作机器人市场掀起了一阵浪潮。
越疆工程师们经过一番研究，将ChatGPT与协作机器人结合，在物理世界做出了应用实践。
在越疆机器人的调酒项目中，工程师们巧妙地运用了人工智能助手ChatGPT，使机器人成功地转变为一位出色的调酒大师。据项目介绍，越疆在启动阶段对ChatGPT进行了深入的训练，详细地向它阐述了其应尽的职责，包括各种鸡尾酒的配方、口感等关键信息。经过严格的训练，机器人调酒师的表现出了更高的可靠性和人性化特点，使其具备了更多的自主决策能力。
当你渴望一款能够提升心情的鸡尾酒时，ChatGPT所推荐的“蓝色夏威夷”定能满足你的需求。这款饮品以其独特的酸酸甜甜口感，仿佛为你的心灵带来了一股清凉的微风，助力你重拾愉悦的心情。
若你表示酒比较酸，ChatGPT会根用现有材料椰奶来中和酸味，而普通AI大概率会因为这种模糊需求不知所措，发出“我不明白您在说什么”的感叹。
更重要的是，在被授予越疆协作机器人控制接口信息后，ChatGPT会根据不同鸡尾酒的特点，为机器人生成摇酒轨迹和代码，然后机器人调酒师就能帅气地制作各式各样的鸡尾酒。
其实，在ChatGPT发布之前，就有一家国外机器人公司Engineered Arts将其人形机器人Ameca接入GPT3，实现其人形机器人可以自由地跟工程师对话。Ameca曾因丰富且超逼真的人类表情而引起了大量的关注。
ChatGPT以其强大的信息整合和对话能力惊艳了全球。它可以对各种提示和问题生成符合人理解的响应，用于生成文本、翻译信息……微软在OpenAI上投入了数十亿美元，还将ChatGPT集成到必应搜索引擎中，把ChatGPT的功能扩展到控制机械臂和空中无人机。
早些时候，微软进行了一项研究，探索如何使用OpenAI的新AI语言模型ChatGPT来使自然的人机交互成为可能。
这项研究的目标是看ChatGPT是否可以超越文本思考，并对现实世界进行推理，以帮助机器人完成任务。研究的关键挑战在于教会ChatGPT如何通过考虑物理定律、操作环境以及机器人运用肢体动作改变周遭环境的方式来解决问题。研究者希望以此便利人们与机器人的互动，而不需要学习复杂的编程语言或机器人系统的细节。
事实证明，ChatGPT本身可以做很多事情，但它仍然需要一些帮助。论文中描述了一系列可用于指导语言模型解决机器人任务的设计原则，包括但不限于特别prompt结构、高级API和通过人类文本反馈。他们认为，这项工作只是开发机器人系统的转变的开始，并且希望通过这项研究激励其他研究人员加入这个有趣的研究领域。
写在最后
尽管语言是人类表达意图的最直观的方式，但此前很长一段时间，人们仍然严重依赖手写代码来实现对机器人的控制。不过，当ChatGPT出现之后，这种情况将发生改变。
目前机器人的操作流程是从工程师开始，需要他们将任务需求转换为系统代码。工程师会处于工作流程的回路中，他们需要不断编写新的代码和规范来纠正机器人的行为，缓慢、昂贵且低效。
但ChatGPT开启了一种新的机器人模式，允许潜在的非技术型用户参与到回路之中，在监视机器人性能的同时向大型语言模型（LLM）提供高级反馈。通过遵循研究的设计原则，ChatGPT可以为机器人场景生成代码。在没有任何微调的情况下，利用LLM的知识可以控制不同的机器人形状来完成各种任务。
未来，机器人＋ChatGPT又将达到什么程度？我们不妨拭目以待。
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