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列表逐渐缩小。如今，科学家们已经开始借助大型语言模型（LLMs）来设计并制造一个用于采摘番茄的机器人。这些 LLMs 能够消化和理解海量的文本信息，并据此提供有价值的答案。其中，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，研究团队凭借其敏锐的洞察力和勇于创新的决心，仍然期待着ChatGPT能为他们的项目带来意想不到的突破。
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带来了深刻的洞见和直观感受，并展示出了作为激发人类创造力的重要媒介的潜力和价值。这一观点来自于合著者乔西-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 large-scale machine learning models (LLMs) 访问学术出版物、技术手册、书籍和媒体等数据资源，研究人员向人工智能领域提出了一个问题：一个现代化的机器人收割机应具备哪些关键功能？在此背景下，ChatGPT 提出了一种创新的解决方案：一种电机驱动的抓手，能够有效地从藤蔓上采摘成熟的水果，如西红柿。这种功能强大的机械装置有望彻底改变农业产业，提高农业生产效率，同时为消费者提供更为便捷和美味的果蔬产品。
在确定了整体设计之后，研究人员可以进一步展开具体的设计工作，如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，这就需要研究人员发挥”技术员”的作用，在相关领域提供必要的支持，对LLM编写的代码进行优化，最终确认CAD设计方案并实现机器人的自动化生产。
研究人员和LLM之间的讨论的图片概述，上面是人类提出的问题，下面是LLM提供的选项。绿色阴影代表人类的决策树，人类逐渐将问题集中到与他们的目标相匹配。
“虽然计算在很大程度上被用来协助工程师进行技术实施，但人工智能系统第一次可以构思新的系统，从而实现高级认知任务的自动化，”该案例研究的主要作者弗朗西斯科-斯特拉说。”这可能涉及到人类角色向更多技术角色的转变”。
根据ChatGPT-3提供的技术建议，研究人员建造了他们的机器人抓手，并在现实世界中进行了测试，用它来采摘西红柿，它成功地做到了。
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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