일부 네티즌들은 ChatGPT가 이미 로봇을 제어할 수 있고 엔지니어가 코드를 작성할 필요가 없기 때문에 Microsoft가 Skynet을 구축하고 있는지 의문을 제기했습니다.

내가 ChatGPT로 계속 자랑하고 채팅하고 있는 동안 누군가가 이미 그것을 사용하여 로봇을 제어하고 있었습니다.

최근 ChatGPT로 "검색 엔진을 재창조"한 OpenAI의 후원사인 Microsoft입니다.

지금까지 개발자가 로봇을 교육하는 데 필요한 기술적 한계점은 높을 뿐만 아니라 장애물도 깁니다.

엔지니어는 로봇 동작을 수정하기 위해 작업 흐름 루프에서 새로운 코드와 사양을 지속적으로 직접 작성해야 합니다. 또한 제어 다른 로봇에는 다른 프로그래밍 언어와 환경이 필요할 수 있습니다.

ChatGPT의 도움으로 엔지니어는 코드를 직접 작성할 필요조차 없습니다. 엔지니어는 직접 인간의 단어를 사용하여 원하는 작업을 설명하고 AI는 이를 자동으로 기계어로 번역할 수 있습니다.

이는 한편으로는 전문가와 로봇 간의 상호 작용의 효율성이 높아진 반면, 기술적 한계도 크게 낮아졌으며 일반인도 디버깅에 참여하고 창작할 수 있다는 의미입니다. 더 많은 사용 방법.

간단한 예: 드론이 자동으로 선반을 검사하도록 하세요.

먼저 운영자는 ChatGPT에 자연어로 요청하기만 하면 AI가 자동으로 이를 코드로 변환하고 드론의 ​​동작을 지시할 수 있습니다. (드론의 비행 경로도 지정할 수 있습니다.)

Tesla의 전 AI 디렉터 Andrej Karpathy가 다음과 같이 농담한 것도 당연합니다.

최신 인기 프로그래밍 언어는 영어입니다.

하나의 AI가 여러 로봇에 명령을 내립니다.

사실 ChatGPT는 많은 트릭을 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 교환원이 AI에게 "목이 마르네요. 마실 것을 찾도록 도와주세요."라고 말했습니다.

이때 AI는 단지 물을 찾으러 가는 것이 아니라 매우 열심히 일할 것입니다. smart. 수사적 질문:

어떤 것을 마시고 싶나요? 여기에는 코코넛 워터, 콜라 등 다양한 음료가 있습니다.

물론 운영자는 채식주의자가 아닙니다. AI에게 어떤 것을 선택해야 할지 직접적으로 알려주지는 않았지만 "방금 체육관에서 돌아왔으니 더 건강한 음료를 찾도록 도와주세요."라고 말했습니다. ."

그리고 더욱 마법 같은 작업이 시작되었습니다.

AI는 먼저 코코넛 물을 마시고 싶다고 추측한 다음 자체적으로 코드 조각을 작성했습니다. (댓글 포함) :

After 기계에서 코코넛 물 찾기:

ChatGPT는 드론 외에도 카메라, 로봇 팔 등 다른 소형 로봇도 쉽게 제어할 수 있습니다.

예를 들어 카메라가 방에서 점심을 데울 수 있는 물건을 찾도록 하세요.

Microsoft 로고를 입력하는 명령 로봇 팔도 있습니다. (사물품을 몰래 들고 다니는 중)

이것을 보고 일부 네티즌들의 상상력이 활짝 열렸고, 일부 네티즌들은

전능한 스카이넷을 구축하고 있는 것인가?라고 질문하기도 했습니다.

어떤 사람들은 심지어 AI가 핵폭탄 발사 지침을 작성할 수도 있다고 농담하기도 했습니다.

그러나 그렇게 말하면 실제로는 네티즌들이 말하는 것과는 거리가 멀습니다. 지금도 참석이 필요합니다.

어떻게 달성하나요?

이전 기사에서 볼 수 있듯이 이 유연한 AI는 사람과 원활하게 소통할 뿐만 아니라 기계와도 빠르게 소통할 수 있습니다.

이는 주로 Microsoft 팀에서 특별히 개발한 일련의 API 및 고급 기능 라이브러리 때문입니다.

ChatGPT 뒤에 있는 언어 대형 모델 (LLM) 이 고정된 유형의 코드를 생성하도록 허용하지 않았습니다. 로봇 공학은 다양한 분야이므로 여기에는 다양한 시나리오에서 많은 미세 조정이 필요할 수 있습니다.

새로운 운영 프레임워크에서 다양한 로봇에는 해당하는 특정 기능 라이브러리가 있습니다.

——AI는 다양한 개체와 다양한 작업에 적응할 수 있습니다.

한편으로 이러한 기능 라이브러리는 로봇 제어 시스템에 연결되어 기본 하드웨어는 물론 기본 동작을 수행하는 코드 및 기능 모듈을 관리할 수 있습니다.

한편, ChatGPT가 함수 라이브러리의 규칙을 따르려면 사전 정의된 함수 이름 지정이 중요합니다. 명확한 함수 이름은 API 간에 좋은 기능적 연결을 설정하고 궁극적으로 고품질 답변을 생성할 수 있습니다.

요구 사항 중 하나는 모든 API 이름이 전반적인 기능적 동작을 설명해야 한다는 것입니다. 예를 들어, discover_object(object_name) 함수는 OpenCV 함수 또는 컴퓨터 비전 모델에 내부적으로 연결될 수 있습니다.

라이브러리와 API를 설계한 후 Microsoft는 ChatGPT용 텍스트 프롬프트 (프롬프트)를 작성하여 대상 작업을 설명하고 함수 라이브러리의 어떤 기능을 사용할 수 있는지 명확하게 명시했습니다. 또한 이는 ChatGPT 프로그래밍 종류를 지정할 수도 있습니다. 코드 언어를 생성하는 데 사용됩니다.

AI 생성 콘텐츠의 효과는 인간 프롬프트의 품질과 긍정적인 상관관계가 있다는 점은 언급할 가치가 있습니다. 이를 위해 Microsoft는 누구나 다양한 유형의 로봇에 대한 프롬프트 전략을 공유할 수 있는 협업 오픈 소스 플랫폼인 PromptCraft도 개발했습니다.

이 시점에서 기본적으로 비하인드 배포가 완료되고, 이후 사용자는 "사람의 말을 하는 것"을 통해 로봇을 간접적으로 제어할 수 있습니다.

AI가 생성한 코드에 버그가 있는지 확인하고 싶다면 언제든지 채팅창에서 직접 확인할 수도 있고, 시뮬레이터를 통해 테스트할 수도 있습니다. 수정하십시오.

또한 ChatGPT 생성 코드를 로봇에 배포하기 전에 사용자가 솔루션에 만족할 때까지 기다릴 수 있습니다.

마지막으로 당신이라면 ChatGPT로 로봇을 제어하고 싶은 작업은 무엇인가요?

논문 주소:​​https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2023/02/ChatGPT___Robotics.pdf 참조 링크:​​

[1]​​https ://arstechnica.com/information-technology/2023/02/robots-let-chatgpt-touch-the-real-world-thanks-to-microsoft/[2]https://www.microsoft.com/en- us/research/group/autonomous-systems-group-robotics/articles/chatgpt-for-robotics/​​

[3]https://github.com/microsoft/PromptCraft-Robotics#promptcraft-robotics

위 내용은 일부 네티즌들은 ChatGPT가 이미 로봇을 제어할 수 있고 엔지니어가 코드를 작성할 필요가 없기 때문에 Microsoft가 Skynet을 구축하고 있는지 의문을 제기했습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!