研究者が ChatGPT と協力してロボットを設計

人工知能の出現は、デジタル環境を再構築しただけでなく、予期せぬ形でさまざまな分野に浸透しました。 AI の変革力の最新の現れとして、オランダのデルフト工科大学 (TU Delft) とスイスのローザンヌ工科大学 (EPFL) の研究者が OpenAI の ChatGPT と協力してロボットを設計しました。 これ 画期的なプロジェクト AI を設計プロセスに統合することの潜在的な利点とリスクを調査します。

ChatGPT: ロボット設計の新しいプレーヤー

OpenAI によって開発された高度に洗練された言語モデルである ChatGPT は、詩やエッセイから完全な書籍に至るまで、人間のようなテキストを生成するために広く利用されてきました。 デルフト工科大学と EPFL の研究者らは、この AI の機能が言語を超えてロボット工学の領域にまで拡張できるかどうかを探ろうとしました。

ChatGPTに人類が直面する最大の課題について尋ねたところ、研究者らはAIが実用的な目的を果たすロボットの作成を支援することを望んでいました。 その結果、食品サプライ チェーンに焦点が当てられ、トマト収穫ロボットを中心とした設計作業が行われました。

プロセスと成果物

助教授の Cosimo Della Santina 氏、デルフト工科大学の博士課程学生 Francesco Stella 氏、EPFL の Josie Hughes 氏は、プロセス全体を通じて ChatGPT の設計提案に従いました。 AI の入力は、分野を超えた洞察を提供し、自動化に適した経済的に価値のある作物を提案したため、構想段階で特に有益でした。

Stella が詳しく説明するように、「ChatGPT は、デザイナーの知識を他の専門分野に拡張します。 たとえば、チャット ロボットは、どの作物を自動化するのが最も経済的に価値があるかを教えてくれました。」 ChatGPT は実装段階でもその価値を証明し、トマトの潰れを避けるためのシリコンやゴムの使用などの技術的な提案や、ロボットの駆動にダイナミクセル モーターの使用を推奨しました。

設計プロセスにおけるダイナミクスの変化

結果として完成したトマト収穫ロボットは、人間の研究者と AI とのコラボレーションが成功した証拠です。 しかし、この斬新な設計プロセスは人間のエンジニアの役割も変化させ、技術的なタスクにシフトしました。 研究チームはその後、人間と ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) との間で可能なさまざまなレベルの協力を調査しました。

リスクと倫理的影響を考える

現在のLLMはまだロボット設計の全責任を負うことができないかもしれないが、研究チームはそのようなシナリオに対して警戒を表明した。 Della Santina 氏が指摘しているように、「LLM の出力は、検証または検証されていない場合、誤解を招く可能性があります。 AI ボットは質問に対して「最も可能性の高い」回答を生成するように設計されているため、ロボット分野では誤った情報や偏見が生じるリスクがあります。」

誤った情報や偏見に関する懸念に加えて、LLM を設計プロセスに統合すると、盗作、トレーサビリティ、知的財産に関する重大な倫理的問題も生じます。

ロボット設計における AI の未来

研究チームは、こうした潜在的な課題にもめげず、ロボット研究でトマト収穫ロボットを活用し続ける計画だ。 彼らはまた、新しいロボットの設計における LLM の役割についても研究を続け、特に、自身の物理的形状を形成する際の AI の自律性に焦点を当てます。

ステラ氏は次のように結論づけています。「私たちの分野の将来に対する未解決の疑問は、ロボット工学が 21 世紀の課題に立ち向かうために必要な創造性とイノベーションを制限することなく、LLM をどのように使用してロボット開発者を支援できるかということです。」 この取り組みは、AI が問題解決ツールキットの重要なコンポーネントとなる興味深い未来を示しています。