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環球熱頭條丨ChatGPT已能操控機器人,工程師連代碼都不用寫,網友:微軟在搞天網?

當我還在跟ChatGPT吹牛尬聊時,有人已經在拿它操控機器人了。


(資料圖)

不是別人,正是OpenAI的金主爸爸、不久前剛拿ChatGPT“重新發明搜索引擎”的微軟。

到目前為止,開發者調教機器人不僅技術門檻高,還道阻且長:

工程師需要在工作流程回路中,不斷手寫新代碼和規范來糾正機器人行為;另外,操控不同的機器人可能需要不同的編程語言和環境。

而在ChatGPT的幫助下,工程師甚至不用手寫代碼——直接用人話描述想做什么,AI就能自動翻譯成機器語言。

這意味著,一方面專業人士與機器人的交互效率起飛;另一方面,技術門檻也降低一大截,外行人甚至也能參與調試,創造出更多使用方法。

舉個簡單的例子:讓無人機自動檢查貨架。

首先,操作者只需用自然語言給ChatGPT提出要求;然后,AI就能自動翻譯成代碼,并指揮無人機行動。(還可以規定無人機的飛行路徑。)

難怪特斯拉前AI主管Andrej Karpathy會調侃:

最新的熱門編程語言是英語。

一個AI指揮多種機器人

實際上,ChatGPT會玩兒的花樣可多了。

比如,一位操作者跟AI說:“我渴了,請幫我找個喝的?!?/p>

此時AI并不會直愣愣地就去找水了,而是會很機靈地反問:

請問你想喝哪種?這里有好幾種飲料,比如椰子水、可樂等等。

當然操作者也不是吃素的,他并未直接告訴AI選哪個,而是說:“我剛從健身房回來,請幫我找個健康點兒的飲料?!?/p>

然后更神奇的操作就開始了:

AI先是猜測他想喝椰子水,然后自己噼里啪啦寫出一段代碼(甚至還有注釋):

寫完就自己指揮無人機去找椰子水:

除了無人機,ChatGPT還能輕松操控別的小機器人,包括攝像頭、機械臂等等。

比如讓攝像頭在房間里找出能加熱午飯的東西。

看到這些,有網友腦洞大開,有人發問:

他們是不是正在建立無所不能的天網?

不過話說回來,其實離網友說的這些還差得遠,畢竟現在還是需要人類參與的。

怎么實現的?

從前文可以看出,這只靈活的AI不僅與人交流暢通無阻,而且和機器也能快速溝通。

這主要得益于微軟團隊專門開發的一系列API高級函數庫

他們沒有讓ChatGPT背后的語言大模型(LLM),生成某固定種類的代碼;因為機器人是個多元化領域,這樣可能會在不同場景下涉及大量微調。

而在新穎的操作框架下,不同機器人,都有自己對應的特定函數庫。

——一個AI,就能適應不同的對象、不同的任務。

一方面,這些函數庫,能夠連接到機器人控制系統中管理底層硬件,以及執行基本運動的代碼和功能模塊。

另一方面,為了讓ChatGPT也能遵循函數庫的規則,預定義函數命名就很關鍵。清晰的函數名,能讓各API之間建立良好的功能連接,最終生成高質量的回答。

其中一項要求,就是所有API名稱必須描述整體功能行為。例如,detect_object(object_name) 函數可以在內部鏈接到OpenCV函數或計算機視覺模型。

設計好庫和API后,微軟給ChatGPT編寫了一個文本提示(prompt),描述目標任務,并明確說明函數庫中哪些函數可用;另外,這還能規定ChatGPT生成代碼用哪種編程語言。

值得一提的是,AI生成內容效果,和人為提示的質量呈正相關。為此,微軟還開發了一個協作開源平臺PromptCraft,任何人都能在此分享不同類機器人的Prompt策略。

到此,幕后部署基本完成,然后用戶就能通過“說人話”間接操控機器人了。

如果想要檢查AI生成的代碼是否有Bug,隨時都能在聊天框直接檢查,或通過模擬器測試,人類可以用自然語言指導AI進行修正。

另外,還能到等到用戶對解決方案滿意為止,再在將ChatGPT生成代碼部署到機器人上。

最后,如果是你,會想用ChatGPT操控機器人做些什么呢?

本文來源:量子位,原文標題:《ChatGPT已能操控機器人,工程師連代碼都不用寫,網友:微軟在搞天網?》

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