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 la Universidad Técnica de Delft en Países Bajos (TU Delft) y de la Escuela Politécnica Federal de Lausana en 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 Ph.D. el estudiante Francesco Stella, ambos de TU Delft, y Josie Hughes de EPFL, preguntaron 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 económicamente 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, los resultados de LLM pueden ser engañosos si no se verifican o validan. 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”, dijo 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.
Fuente: Tech Xplore.
