ChatGPT는 TU Delft와 함께 첫 번째 로봇을 설계합니다.

기회와 위험은 무엇입니까? 인간과 AI의 파트너십 결과가 Nature Machine Learning에 게재되었습니다.

델프트 공과대학교

이미지: TU Delft 및 EPFL 연구원이 ChatGPT를 사용하여 설계한 토마토 수확기 로봇이 테스트 환경을 통과하고 있습니다.더보기

출처: © Adrien Buttier / EPFL

시, 에세이, 책까지 – 개방형 AI 플랫폼 ChatGPT가 처리할 수 없는 것이 있나요? 이러한 새로운 AI 개발은 TU Delft와 스위스 기술 대학 EPFL의 연구원들이 좀 더 깊이 파고들도록 영감을 주었습니다. 예를 들어 ChatGPT도 로봇을 설계할 수 있습니까? 그리고 이것이 디자인 과정에 좋은 일인가요, 아니면 위험이 있나요? 연구진은 Nature Machine Intelligence에 연구 결과를 발표했습니다.

인류의 가장 큰 미래 과제는 무엇입니까? 이것은 델프트 공대(TU Delft)의 조교수인 Cosimo Della Santina와 박사 과정 학생인 Francesco Stella와 EPFL의 Josie Hughes가 ChatGPT에 던진 첫 번째 질문이었습니다. Della Santina는 "우리는 ChatGPT가 로봇뿐만 아니라 실제로 유용한 로봇을 설계하기를 원했습니다."라고 말합니다. 결국 그들은 식량 공급을 도전 과제로 선택했고, ChatGPT와 대화를 나누면서 토마토 수확 로봇을 만들자는 아이디어를 떠올렸습니다.

유용한 제안 연구원들은 ChatGPT의 모든 디자인 결정을 따랐습니다. Stella에 따르면 이러한 의견은 개념 단계에서 특히 가치 있는 것으로 입증되었습니다. "ChatGPT는 디자이너의 지식을 다른 전문 분야로 확장합니다. 예를 들어, 채팅 로봇은 어떤 작물이 자동화하기에 가장 경제적으로 가치가 있는지 가르쳐주었습니다." 하지만 ChatGPT는 구현 단계에서 유용한 제안도 내놓았습니다. "토마토가 부서지지 않도록 그리퍼를 실리콘이나 고무로 만드세요.", "로봇을 구동하는 가장 좋은 방법은 다이나믹셀 모터입니다." 인간과 AI의 파트너십의 결과는 토마토를 수확할 수 있는 로봇 팔입니다.

연구원으로서의 ChatGPT 연구원들은 협업 설계 프로세스가 긍정적이고 풍요롭다는 것을 발견했습니다. "그러나 우리는 엔지니어로서 우리의 역할이 더 기술적인 작업을 수행하는 쪽으로 옮겨가고 있다는 사실을 깨달았습니다."라고 Stella는 말합니다. Nature Machine Intelligence에서 연구원들은 인간과 ChatGPT가 포함된 LLM(대형 언어 모델) 간의 다양한 수준의 협력을 탐구합니다. 가장 극단적인 시나리오에서는 AI가 로봇 설계에 모든 입력을 제공하고 인간은 이를 맹목적으로 따른다. 이 경우 LLM은 연구원 및 엔지니어 역할을 하고 인간은 설계 목표 지정을 담당하는 관리자 역할을 합니다.

잘못된 정보의 위험 이러한 극단적인 시나리오는 오늘날의 LLM에서는 아직 불가능합니다. 그리고 문제는 그것이 바람직한지 여부입니다. "사실 LLM 출력은 검증되지 않으면 오해의 소지가 있을 수 있습니다. AI 봇은 질문에 대해 '가장 가능성 있는' 답변을 생성하도록 설계되었으므로 로봇 분야에는 잘못된 정보와 편견이 발생할 위험이 있습니다." Della Santina 말한다. LLM과 협력하면 표절, 추적성, 지적 재산과 같은 다른 중요한 문제도 제기됩니다.

Della Santina, Stella 및 Hughes는 로봇공학 연구에 토마토 수확 로봇을 계속 사용할 예정입니다. 그들은 또한 새로운 로봇을 설계하기 위해 LLM에 대한 연구를 계속하고 있습니다. 특히 그들은 자신의 신체를 설계하는 AI의 자율성을 살펴보고 있습니다. "궁극적으로 우리 분야의 미래에 대한 열린 질문은 로봇 공학이 21세기의 과제에 대처하는 데 필요한 창의성과 혁신을 제한하지 않고 LLM을 사용하여 로봇 개발자를 지원할 수 있는 방법입니다."라고 Stella는 결론을 내렸습니다.

자연 기계 지능

10.1038/s42256-023-00669-7

실험적 연구

해당 없음

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2023년 6월 7일

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