นักวิจัยของไมโครซอฟต์ใช้ ChatGPT เพื่อสั่งการหุ่นยนต์และโดรน

ChatGPT ของ OpenAI ไม่เพียงแค่ดีในการสร้างข้อความที่ต่อเนื่องตอบสนองต่อโปรโมทภาษาธรรมชาติ - มันยังสามารถเล่นบทบาทในการติดต่อกับหุ่นยนต์และใช้การตอบกลับของเซ็นเซอร์เพื่อเขียนโค้ดสำหรับการกระทำของหุ่นยนต์

ไมโครซอฟต์ได้ศึกษาวิจัยเร็วๆ นี้เพื่อ "ดูว่า ChatGPT สามารถคิดเกี่ยวกับโลกทางกายภาพและมีความสามารถในการช่วยงานทางด้านหุ่นยนต์ได้" จุดมุ่งหมายคือการดูว่ามนุษย์สามารถใช้ ChatGPT เพื่อสั่งการหุ่นยนต์โดยไม่ต้องเรียนรู้ภาษาโปรแกรมหรือเข้าใจระบบหุ่นยนต์ได้หรือไม่

ลึกลงไป: ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้กำลังแข่งขันเพื่อป้องกัน AI จากนักโจมตีคอมพิวเตอร์ ไม่มีเวลาเหลืออีกแล้ว

"ที่ซับซ้อนที่สุดคือการสอน ChatGPT ให้เรียนรู้การแก้ปัญหาโดยพิจารณากฎของฟิสิกส์ บริบทของสภาพแวดล้อมการทำงาน และวิธีการกระทำทางกายภาพของหุ่นยนต์ที่อาจเปลี่ยนแปลงสถานะของโลก," ทีมงานจากแผนก Microsoft Autonomous Systems and Robotics Research อธิบายในโพสต์บล็อก

นักวิจัยของ Microsoft ได้สำรวจความสามารถในการสร้างโค้ดของ ChatGPT โดยเฉพาะใน Python สำหรับสถานการณ์ทางการรักษาความปลอดภัย ได้แก่การวางแผนโดยไม่ต้องมีข้อมูลและการสร้างโค้ด หลังจากที่ ChatGPT มีการเข้าถึงข้อมูลจากอินเทอร์เฟสการประยุกต์ใช้งานเช่นการตรวจจับวัตถุและระยะห่างของวัตถุ

ChatGPT สามารถสร้างโค้ดได้เนื่องจากได้รับการฝึกฝนด้วยจำนวนโค้ดและข้อความที่มากมาย ระบบได้แสดงว่ามีความสามารถในการแก้ปัญหาการเขียนโค้ดและการแก้ไขข้อผิดพลาด พร้อมด้วยความสามารถที่ไม่เหมือนใครในการตอบกลับการสนทนาและการขอความชัดเจน ยังมี Codex ซึ่งเป็นโมเดลที่ใช้ทำงานบน GPT-3 ของ OpenAI ที่อยู่สิง GitHub's Copilot service ซึ่งสามารถช่วยในการเขียนโค้ดอัตโนมัติให้กับนักพัฒนาด้วยหลายภาษาได้

และยังมีข้อสังเกตอื่นๆ: ChatGPT คืออะไร? ทุกอย่างที่คุณต้องรู้

โดยมีความสามารถในการสนทนาและความชัดเจนเหล่านี้อยู่ในใจของ Microsotf เราได้ทดสอบความสามารถของ ChatGPT ในฐานะอินเตอร์เฟสที่ใช้ภาษาระหว่างผู้ใช้ที่ไม่มีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคและโดรน ตามที่นักวิจัยระบุในเอกสารวิจัย เทคโนโลยี GPT-3, LaMDA และ Codex มีศักย์ในงานการวางแผนโรบอตและสร้างโค้ด ในขณะที่ ChatGPT มีศักย์กว่าในการประยุกต์ใช้ในโดเมนด้านโรบอต โดยมีความสามารถทั้งการใช้ภาษาธรรมชาติและสร้างโค้ดรวมกับความยืดหยุ่นของการสนทนา

นักวิจัยโน้ตไว้ในโพสต์บล็อกของพวกเขาว่า: "ChatGPT ได้ถามคำถามที่ชัดเจนเมื่อคำสั่งของผู้ใช้ไม่ชัดเจนและเขียนโค้ดที่ซับซ้อน เช่นแบบซิกแซ็กเพื่อตรวจสอบชั้นวางสินค้าตามภาพ"

ไมโครซอฟท์ทดสอบ ChatGPT โดยให้ใช้แขนกลอัตโนมัติในการย้ายบล็อกเพื่อสร้างโลโก้ Microsoft นักวิจัยก็มอบการเขียนอัลกอริทึมให้กับกล้องเสี่ยงที่จะชนกับอุปสรรค และทดสอบว่า ChatGPT สามารถตัดสินใจที่จะสั่งให้โรบอทเดินทางไปยังตำแหน่งต่างๆ โดยพิจารณาจากข้อมูลเซนเซอร์เรียลไทม์ได้

นักวิจัยที่ Google Research และ Everyday Robots ซึ่งเป็นบริษัทลูกของ Alphabet ก็ได้ทำงานเกี่ยวกับการแก้ไขโจทย์ระบบหุ่นยนต์ที่คล้ายคลึงกันโดยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่เรียกว่า PaLM หรือ Pathways Language Model เพื่อช่วยในการประมวลผลโจทย์ที่มีหลายทางเลือกและตอบกลับอย่างมีเหตุผล