ChatGPT diseña su primer robot con TU Delft

¿Cuáles son las oportunidades y los riesgos? El resultado de esta asociación entre humanos e IA se ha publicado en Nature Machine Learning

Universidad Tecnológica de Delft

imagen: El robot recolector de tomates diseñado con ChatGPT por investigadores de TU Delft y EPFL se mueve a través de un entorno de pruebaver más

Crédito: © Adrien Buttier / EPFL

Poemas, ensayos e incluso libros: ¿hay algo que la plataforma abierta de IA ChatGPT no pueda manejar? Estos nuevos desarrollos de IA han inspirado a los investigadores de TU Delft y de la universidad técnica suiza EPFL a profundizar un poco más: por ejemplo, ¿ChatGPT también puede diseñar un robot? ¿Y es esto algo bueno para el proceso de diseño, o hay riesgos? Los investigadores publicaron sus hallazgos en Nature Machine Intelligence.

¿Cuáles son los mayores desafíos futuros para la humanidad? Esta fue la primera pregunta que Cosimo Della Santina, profesor asistente y estudiante de doctorado Francesco Stella, ambos de TU Delft, y Josie Hughes de EPFL, le hicieron a ChatGPT. "Queríamos que ChatGPT diseñara no solo un robot, sino uno que fuera realmente útil", dice Della Santina. Al final, eligieron el suministro de alimentos como su desafío y, mientras conversaban con ChatGPT, se les ocurrió la idea de crear un robot cosechador de tomates.

Sugerencias útiles Los investigadores siguieron todas las decisiones de diseño de ChatGPT. El aporte resultó particularmente valioso en la fase conceptual, según Stella. "ChatGPT amplía el conocimiento del diseñador a otras áreas de especialización. Por ejemplo, el robot de chat nos enseñó qué cultivo sería más valioso desde el punto de vista económico para automatizar". Pero ChatGPT también presentó sugerencias útiles durante la fase de implementación: "Hacer la pinza de silicona o goma para evitar aplastar los tomates" y "un motor Dynamixel es la mejor manera de conducir el robot". El resultado de esta asociación entre humanos e IA es un brazo robótico que puede cosechar tomates.

ChatGPT como investigador Los investigadores encontraron que el proceso de diseño colaborativo fue positivo y enriquecedor. "Sin embargo, descubrimos que nuestro papel como ingenieros se desplazó hacia la realización de tareas más técnicas", dice Stella. En Nature Machine Intelligence, los investigadores exploran los diversos grados de cooperación entre los humanos y los modelos de lenguaje grande (LLM), de los cuales ChatGPT es uno. En el escenario más extremo, la IA proporciona toda la información para el diseño del robot y el ser humano la sigue ciegamente. En este caso, el LLM actúa como investigador e ingeniero, mientras que el humano actúa como gestor, encargado de especificar los objetivos del diseño.

Riesgo de desinformación Un escenario tan extremo aún no es posible con los LLM de hoy. Y la pregunta es si es deseable. "De hecho, la salida de LLM puede ser engañosa si no se verifica o valida. Los bots de IA están diseñados para generar la respuesta 'más probable' a una pregunta, por lo que existe el riesgo de desinformación y sesgo en el campo de la robótica", Della Santina dice. Trabajar con LLM también plantea otros problemas importantes, como el plagio, la trazabilidad y la propiedad intelectual.

Della Santina, Stella y Hughes seguirán utilizando el robot cosechador de tomates en su investigación sobre robótica. También continúan su estudio de LLM para diseñar nuevos robots. Específicamente, están analizando la autonomía de las IA para diseñar sus propios cuerpos. "En última instancia, una pregunta abierta para el futuro de nuestro campo es cómo se pueden usar los LLM para ayudar a los desarrolladores de robots sin limitar la creatividad y la innovación necesarias para que la robótica esté a la altura de los desafíos del siglo XXI", concluye Stella.

Naturaleza Máquina Inteligencia

10.1038/s42256-023-00669-7

Estudio experimental

No aplica

¿Cómo pueden los LLM transformar el proceso de diseño robótico?

7-jun-2023

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