研究人员借助 ChatGPT 打造西红柿采摘机器人,展示人工智能无限可能
6 月 8 日消息,最近,一些研究人员借助 ChatGPT 的帮助,打造了一个西红柿采摘机器人。
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。
这听起来有点奇怪,因为 ChatGPT-3 是一个语言模型,而不是一个机械模型。“尽管 ChatGPT-3 是一个语言模型,它的代码生成也是基于文本的,能为物理设计提供了重要的见解和直觉,并展现出了激发人类创造力的巨大潜力,”该研究的合著者 Josie Hughes 说。
首先,研究人员问这个人工智能模型,“人类未来面临的挑战有哪些?”ChatGPT-3 提出了三个:食物供应、人口老龄化和气候变化。研究人员选择了食物供应作为机器人设计的方向,然后问 ChatGPT-3 一个番茄收割机器人应该具备哪些特征。ChatGPT-3 提出了一个由马达驱动的夹子,用于从藤蔓上拽下成熟的番茄。
一旦确定了这个大致的设计,研究人员就可以进行设计细节的决定,包括使用什么材料和编写什么控制代码。目前,语言模型还不能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,所以这一步需要研究人员扮演“技术员”的角色,协助完成这些方面,优化语言模型写出的代码,完成 CAD 并制造机器人。
上面呈现的是研究人员所提出的问题,而下面则展示了语言模型所提供的选项。人类的决策树用绿色阴影表示,逐渐将问题聚焦于符合他们目标的方向。
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。
b. 技术建议,包括形状指示、编码、构件和材料选择、机械设计等,用于生成语言模型。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,可点此查看详情。
以上是研究人员借助 ChatGPT 打造西红柿采摘机器人,展示人工智能无限可能的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

DALL-E 3 于 2023 年 9 月正式推出,是比其前身大幅改进的型号。它被认为是迄今为止最好的人工智能图像生成器之一,能够创建具有复杂细节的图像。然而,在推出时,它不包括

2023年,AI技术已经成为热点话题,对各行业产生了巨大影响,编程领域尤其如此。人们越来越认识到AI技术的重要性,Spring社区也不例外。随着GenAI(GeneralArtificialIntelligence)技术的不断进步,简化具备AI功能的应用程序的创建变得至关重要和迫切。在这个背景下,"SpringAI"应运而生,旨在简化开发AI功能应用程序的过程,使其变得简单直观,避免不必要的复杂性。通过"SpringAI",开发者可以更轻松地构建具备AI功能的应用程序,将其变得更加易于使用和操作

OpenAI最近宣布推出他们的最新一代嵌入模型embeddingv3,他们声称这是性能最出色的嵌入模型,具备更高的多语言性能。这一批模型被划分为两种类型:规模较小的text-embeddings-3-small和更为强大、体积较大的text-embeddings-3-large。这些模型的设计和训练方式的信息披露得很少,模型只能通过付费API访问。所以就出现了很多开源的嵌入模型但是这些开源的模型与OpenAI闭源模型相比如何呢?本文将对这些新模型与开源模型的性能进行实证比较。我们计划建立一个数据

安装步骤:1、在ChatGTP官网或手机商店上下载ChatGTP软件;2、打开后在设置界面中,选择语言为中文;3、在对局界面中,选择人机对局并设置中文相谱;4、开始后在聊天窗口中输入指令,即可与软件进行交互。

如果AI模型给的答案一点也看不懂,你敢用吗?随着机器学习系统在更重要的领域得到应用,证明为什么我们可以信任它们的输出,并明确何时不应信任它们,变得越来越重要。获得对复杂系统输出结果信任的一个可行方法是,要求系统对其输出产生一种解释,这种解释对人类或另一个受信任的系统来说是可读的,即可以完全理解以至于任何可能的错误都可以被发现。例如,为了建立对司法系统的信任,我们要求法院提供清晰易读的书面意见,解释并支持其决策。对于大型语言模型来说,我们也可以采用类似的方法。不过,在采用这种方法时,确保语言模型生

Ollama是一款超级实用的工具,让你能够在本地轻松运行Llama2、Mistral、Gemma等开源模型。本文我将介绍如何使用Ollama实现对文本的向量化处理。如果你本地还没有安装Ollama,可以阅读这篇文章。本文我们将使用nomic-embed-text[2]模型。它是一种文本编码器,在短的上下文和长的上下文任务上,性能超越了OpenAItext-embedding-ada-002和text-embedding-3-small。启动nomic-embed-text服务当你已经成功安装好o

不久前OpenAISora以其惊人的视频生成效果迅速走红,在一众文生视频模型中突出重围,成为全球瞩目的焦点。继2周前推出成本直降46%的Sora训练推理复现流程后,Colossal-AI团队全面开源全球首个类Sora架构视频生成模型「Open-Sora1.0」,涵盖了整个训练流程,包括数据处理、所有训练细节和模型权重,携手全球AI热爱者共同推进视频创作的新纪元。先睹为快,我们先看一段由Colossal-AI团队发布的「Open-Sora1.0」模型生成的都市繁华掠影视频。Open-Sora1.0

chatgpt在国内可以使用,但不能注册,港澳也不行,用户想要注册的话,可以使用国外的手机号进行注册,注意注册过程中要将网络环境切换成国外ip。
