人工智能助力机器人设计：ChatGPT参与番茄采摘

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，同时为农业现代化发展注入新的活力。

在一篇最新的研究报告中，荷兰代尔夫特理工大学与瑞士联邦理工学院的研究团队向 OpenAI 的 ChatGPT-3 尋求支援，希望借助这款先进的人工智能助手來參與機器人設計和製造的過程。ChatGPT-3 是一款強大的語言模型，具备處理和理解海量文本數據的能力，進而能夠為相關問題提供精確的解答。此次合作旨在充分利用 ChatGPT-3 的優勢，為机器人设计与製造帶來全新的思維方式和解決方案。

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。研究合作者 Josie Hughes 如此评价。

在与ChatGPT-3的交流过程中，研究人员首先向人工智能模型咨询了关于未来人类所面临挑战的问题。ChatGPT-3给出了三个重要的挑战：食物供应、人口老龄化和气候变化。其中，食物供应问题被选为机器人设计的主要方向。随后，研究人员针对这一方向，询问ChatGPT-3一个番茄收割机器人应具备哪些特性。ChatGPT-3给出了一个创新性的答案，即一个由马达驱动的夹子，能够有效地从藤蔓上收获成熟 tomatoes。

在明确了基本设计方案之后，研究人员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，协同完成这些任务，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。

图示揭示了研究人员与语言模型之间讨论的全局概览。在顶部，人类提出了一系列问题，而底部则是语言模型所提供的相关选项。值得注意的是，绿色阴影部分代表了人类的决策树，它逐步将问题引导至与其目标一致的方向。通过这一图表，我们可以更直观地理解研究人员与语言模型在探讨过程中如何相互影响和协作。

根据 ChatGPT-3 提供的技术建议，研究人员制造了他们的机器人夹子，并在现实世界中进行了测试，用它来采摘番茄，结果很成功。

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。

他们说，一种极端的方式是，人工智能充当“发明者”，提供全部的机器人设计输入，而人类只是盲目地应用它。另一种方式是利用人工智能的广泛知识来补充人类的专业知识。第三种方式是保留人类作为发明者，利用人工智能来排除故障、调试和处理繁琐或耗时的过程，优化设计过程。

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。

这项案例研究发表在《自然机器智能》杂志上。