Der Tomaten-Ernteroboter - ChatGPT entwickelt seinen ersten Roboter mit Forschern der TU Delft
Gedichte, Essays und sogar Bücher - gibt es irgendetwas, das die offene KI-Plattform ChatGPT nicht bewältigen kann? Diese neuen KI-Entwicklungen haben Forscher der TU Delft und der Schweizer Technischen Hochschule EPFL dazu inspiriert, etwas tiefer zu graben: Kann ChatGPT zum Beispiel auch einen Roboter entwerfen? Und ist dies eine gute Sache für den Designprozess, oder gibt es Risiken? Die Forscher haben ihre Ergebnisse in Nature Machine Intelligence veröffentlicht.
Was sind die größten zukünftigen Herausforderungen für die Menschheit? Dies war die erste Frage, die Cosimo Della Santina, Assistenzprofessor, und Doktorand Francesco Stella, beide von der TU Delft, sowie Josie Hughes von der EPFL, ChatGPT stellten. "Wir wollten, dass ChatGPT nicht nur einen Roboter entwirft, sondern einen, der tatsächlich nützlich ist", sagt Della Santina. Schließlich wählten sie die Lebensmittelversorgung als Herausforderung, und während sie sich mit ChatGPT unterhielten, kamen sie auf die Idee, einen Tomatenernteroboter zu entwickeln.
Hilfreiche Vorschläge
Die Forscher folgten allen Designentscheidungen von ChatGPT. Laut Stella erwies sich der Input in der Konzeptionsphase als besonders wertvoll. "ChatGPT erweitert das Wissen des Designers auf andere Fachgebiete. Der Chat-Roboter hat uns zum Beispiel gezeigt, welche Ernte am wirtschaftlichsten zu automatisieren wäre. Aber auch in der Umsetzungsphase lieferte ChatGPT nützliche Vorschläge: "Der Greifer sollte aus Silikon oder Gummi bestehen, damit die Tomaten nicht zerquetscht werden" und ein Dynamixel-Motor ist die beste Lösung für den Antrieb des Roboters". Das Ergebnis dieser Partnerschaft zwischen Mensch und KI ist ein Roboterarm, der Tomaten ernten kann.
ChatGPT als Forscher
Die Forscher empfanden den kollaborativen Designprozess als positiv und bereichernd. "Wir haben jedoch festgestellt, dass sich unsere Rolle als Ingenieure hin zu mehr technischen Aufgaben verschoben hat", sagt Stella. In Nature Machine Intelligence untersuchen die Forscher die verschiedenen Grade der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Large Language Models (LLM), zu denen auch ChatGPT gehört. Im extremsten Szenario liefert die KI den gesamten Input für das Roboterdesign, und der Mensch folgt ihm blindlings. In diesem Fall agiert das LLM als Forscher und Ingenieur, während der Mensch als Manager die Designziele festlegt.
Risiko der Fehlinformation
Ein solches Extremszenario ist mit den heutigen LLMs noch nicht möglich. Und die Frage ist, ob es wünschenswert ist. "In der Tat kann der LLM-Output irreführend sein, wenn er nicht verifiziert oder validiert wird. KI-Bots sind darauf ausgelegt, die 'wahrscheinlichste' Antwort auf eine Frage zu generieren, so dass die Gefahr von Fehlinformationen und Verzerrungen im Bereich der Robotik besteht", sagt Della Santina. Die Arbeit mit LLMs wirft auch andere wichtige Fragen auf, wie Plagiate, Rückverfolgbarkeit und geistiges Eigentum.
Della Santina, Stella und Hughes werden den Tomatenernte-Roboter weiterhin in ihrer Forschung über Robotik einsetzen. Außerdem setzen sie ihre Studie über LLMs fort, um neue Roboter zu entwickeln. Insbesondere untersuchen sie die Autonomie von KIs bei der Gestaltung ihrer eigenen Körper. "Letztendlich ist eine offene Frage für die Zukunft unseres Fachgebiets, wie LLMs eingesetzt werden können, um Roboterentwickler zu unterstützen, ohne die Kreativität und Innovation einzuschränken, die für die Robotik erforderlich sind, um den Herausforderungen des 21.Jahrhunderts gerecht zu werden", schließt Stella.
Hinweis: Dieser Artikel wurde mit einem Computersystem ohne menschlichen Eingriff übersetzt. LUMITOS bietet diese automatischen Übersetzungen an, um eine größere Bandbreite an aktuellen Nachrichten zu präsentieren. Da dieser Artikel mit automatischer Übersetzung übersetzt wurde, ist es möglich, dass er Fehler im Vokabular, in der Syntax oder in der Grammatik enthält. Den ursprünglichen Artikel in Englisch finden Sie hier.
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