文章主题：IT之家, 6月8日, 研究人员, ChatGPT
在近期，一些研究人员利用 ChatGPT 的协助，成功设计了一款西红柿采摘机器人。这一创新性的技术应用，将极大地提高农业生产效率，同时为农业自动化发展开启了新的篇章。
OpenAI 的 ChatGPT 是一个语言模型，能够处理和理解大量文本数据，并利用这些信息来回答问题。在一项新的案例研究中，来自荷兰代尔夫特理工大学和瑞士联邦理工学院的研究人员向 ChatGPT-3 寻求帮助，让其参与了机器人的设计和制造。
让人感到惊讶的是，尽管 ChatGPT-3 是一款语言模型，其代码生成的基础仍然是文本，因此在物理设计领域它可以提供宝贵的洞见和直观感受。这一发现展示了这款人工智能系统所蕴含的巨大潜力，激发了人类创造力。
在与ChatGPT-3的交流过程中，研究人员首先询问了人工智能模型在未来人类所面临的一系列挑战中，哪些问题最为关键。ChatGPT-3给出了三个重要的预测：食物供应、人口老龄化和气候变化。在众多挑战中，研究人员选择了食物供应这一议题，将其视为机器人设计的主要方向。随后，研究人员针对这一方向，向ChatGPT-3请教了一个有关番茄收割机器人所需具备的特性的问题。ChatGPT-3给出的答案是显而易见的：一个由马达驱动的夹子，能够有效地从藤蔓上收获成熟且新鲜的番茄。
在明确了基本设计方案之后，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，因此这一阶段仍需研究人员担任“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设计并制造出机器人。
图示：研究人员与语言模型之间的讨论概览，上面是人类提出的问题，下面是语言模型提供的选项。绿色阴影表示人类的决策树，逐渐将问题聚焦到符合他们目标的方向。在遵循ChatGPT-3的技术指导和建议的基础上，研究人员开发并试用了他们的新型机器人夹子。这种夹子在现实世界的表现相当出色，成功地完成了采摘番茄的任务。
a. 语言模型生成的一些技术建议，包括形状指示、代码、部件和材料选择、机械设计等。b. 在这些输入的指导下，一个夹子被制造出来，并在现实世界的任务中进行了测试，比如番茄采摘，如右图所示。研究人员表示，他们的案例研究展示了人类和语言模型之间的协作在改变设计过程方面的潜力，但他们也意识到这种协作可能有不同程度的方式。
有观点认为，运用人工智能有三种途径。首先，有人持极端态度，即人工智能担任“发明者”，为机器人设计提供全盘输入，人类则盲目跟随。其次，利用人工智能的全面知识来弥补人类专业知识的不足。最后，保持人类作为发明者的地位，借助人工智能排除故障、调整和处理复杂或耗时的工作，从而优化设计流程。
研究人员提出了一些可能由于人工智能与人类协作而产生的道德和常识风险，他们指出偏见、剽窃和知识产权等问题是需要关注的领域。
“在我们的研究中，ChatGPT-3 认为番茄是最值得为之设计一个收割机器人的作物，”Hughes 说，“但是，这可能是对文献覆盖较多的作物有偏见，而不是那些真正有需要的作物。当决策超出工程师知识范围时，这可能导致严重的道德、工程或事实错误。”
尽管存在这些问题，研究人员相信如果管理得当，人工智能与人类之间的协作有很大的潜力。
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