.
Poemas, ensaios e até livros – há alguma coisa na plataforma de IA aberta ChatGPT não pode lidar? Esses novos desenvolvimentos de IA inspiraram pesquisadores da TU Delft e da universidade técnica suíça EPFL a se aprofundar um pouco mais: por exemplo, o ChatGPT também pode projetar um robô? E isso é bom para o processo de design ou há riscos? Os pesquisadores publicaram suas descobertas em Inteligência da Máquina da Natureza.
Quais são os maiores desafios futuros para a humanidade? Esta foi a primeira pergunta que Cosimo Della Santina, professor assistente, e o estudante de doutorado Francesco Stella, ambos da TU Delft, e Josie Hughes da EPFL, fizeram ao ChatGPT. “Queríamos que o ChatGPT projetasse não apenas um robô, mas um que fosse realmente útil”, diz Della Santina. No final, eles escolheram o abastecimento de alimentos como desafio e, conversando com o ChatGPT, tiveram a ideia de criar um robô de colheita de tomate.
Sugestões úteis
Os pesquisadores seguiram todas as decisões de design do ChatGPT. A contribuição se mostrou particularmente valiosa na fase conceitual, de acordo com Stella. “ChatGPT estende o conhecimento do designer para outras áreas de especialização. Por exemplo, o robô de bate-papo nos ensinou qual colheita seria economicamente mais valiosa para automatizar.” Mas o ChatGPT também apresentou sugestões úteis durante a fase de implementação: “Faça a pinça de silicone ou borracha para evitar esmagar os tomates” e “um motor Dynamixel é a melhor maneira de conduzir o robô”. O resultado dessa parceria entre humanos e IA é um braço robótico que pode colher tomates.
ChatGPT como pesquisador
Os pesquisadores consideraram o processo de design colaborativo positivo e enriquecedor. “No entanto, descobrimos que nosso papel como engenheiros mudou para a execução de tarefas mais técnicas”, diz Stella. Em Inteligência da Máquina da Natureza, os pesquisadores exploram os vários graus de cooperação entre humanos e modelos de linguagem grandes (LLM), dos quais o ChatGPT é um. No cenário mais extremo, a IA fornece todas as informações para o projeto do robô, e o humano a segue cegamente. Nesse caso, o LLM atua como pesquisador e engenheiro, enquanto o humano atua como gerente, encarregado de especificar os objetivos do projeto.
Risco de desinformação
Um cenário tão extremo ainda não é possível com os LLMs atuais. E a questão é se é desejável. “Na verdade, a saída do LLM pode ser enganosa se não for verificada ou validada. Os bots de IA são projetados para gerar a resposta ‘mais provável’ a uma pergunta, portanto, há risco de desinformação e viés no campo robótico”, Della Santina diz. Trabalhar com LLMs também levanta outras questões importantes, como plágio, rastreabilidade e propriedade intelectual.
Della Santina, Stella e Hughes continuarão a usar o robô coletor de tomate em suas pesquisas sobre robótica. Eles também continuam seus estudos de LLMs para projetar novos robôs. Especificamente, eles estão olhando para a autonomia das IAs em projetar seus próprios corpos. “Em última análise, uma questão em aberto para o futuro do nosso campo é como os LLMs podem ser usados para auxiliar os desenvolvedores de robôs sem limitar a criatividade e a inovação necessárias para que a robótica enfrente os desafios do século 21.st século”, conclui Stella.
.
