<\/strong>Los investigadores siguieron todas las decisiones de dise\u00f1o de ChatGPT. El aporte result\u00f3 particularmente valioso en la fase conceptual, seg\u00fan Stella. “ChatGPT ampl\u00eda el conocimiento del dise\u00f1ador a otras \u00e1reas de especializaci\u00f3n. Por ejemplo, el robot de chat nos ense\u00f1\u00f3 qu\u00e9 cultivo ser\u00eda m\u00e1s valioso econ\u00f3micamente automatizar”.<\/p>\n\n\n\n
Pero ChatGPT tambi\u00e9n present\u00f3 sugerencias \u00fatiles durante la fase de implementaci\u00f3n: “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 asociaci\u00f3n entre humanos e IA es un brazo rob\u00f3tico que puede cosechar tomates.<\/p>\n\n\n\n ChatGPT como investigador En el escenario m\u00e1s extremo, la IA proporciona toda la informaci\u00f3n para el dise\u00f1o del robot y el ser humano la sigue ciegamente. En este caso, el LLM act\u00faa como investigador e ingeniero, mientras que el humano act\u00faa como gestor, encargado de especificar los objetivos del dise\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n Riesgo de desinformaci\u00f3n Della Santina, Stella y Hughes seguir\u00e1n utilizando el robot cosechador de tomates en su investigaci\u00f3n sobre rob\u00f3tica. Tambi\u00e9n contin\u00faan su estudio de LLM para dise\u00f1ar nuevos robots. Espec\u00edficamente, est\u00e1n analizando la autonom\u00eda de las IA para dise\u00f1ar sus propios cuerpos. “En \u00faltima instancia, una pregunta abierta para el futuro de nuestro campo es c\u00f3mo se pueden usar los LLM para ayudar a los desarrolladores de robots sin limitar la creatividad y la innovaci\u00f3n necesarias para que la rob\u00f3tica est\u00e9 a la altura de los desaf\u00edos del siglo XXI”, concluye Stella.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/einsteresante.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/image-22.png\")
<\/strong>Los investigadores encontraron que el proceso de dise\u00f1o colaborativo fue positivo y enriquecedor. “Sin embargo, descubrimos que nuestro papel como ingenieros se desplaz\u00f3 hacia la realizaci\u00f3n de tareas m\u00e1s t\u00e9cnicas”, dice Stella. En Nature Machine Intelligence, los investigadores exploran los diversos grados de cooperaci\u00f3n entre los humanos y los modelos de lenguaje grande (LLM), de los cuales ChatGPT es uno.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/einsteresante.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/image-23.png\")
<\/strong>Un escenario tan extremo a\u00fan no es posible con los LLM de hoy. Y la pregunta es si es deseable. “De hecho, los resultados de LLM pueden ser enga\u00f1osos si no se verifican o validan. Los bots de IA est\u00e1n dise\u00f1ados para generar la respuesta ‘m\u00e1s probable’ a una pregunta, por lo que existe el riesgo de desinformaci\u00f3n y sesgo en el campo de la rob\u00f3tica”, dijo Della Santina. dice. Trabajar con LLM tambi\u00e9n plantea otros problemas importantes, como el plagio, la trazabilidad y la propiedad intelectual.<\/p>\n\n\n\n