微軟研究人員正在使用 ChatGPT 指導機器人和無人機

OpenAI的ChatGPT不只是能夠產生對自然語言提示的一致性文字回應，它還可以在人與機器人互動中扮演角色，並利用感測器回饋為機器人動作編寫程式。

微軟最近進行了一項研究，以「了解 ChatGPT 是否可以超越文本，並思考物理世界，以協助機器人任務。」目的是要看看人們是否可以使用 ChatGPT，在不學習編程語言或了解機器人系統的情況下指示機器人。

深入探討: 這些專家正在競相保護 AI 免受駭客攻擊。時間不多了。

「Microsoft 自主系統和機器人研究小組在博客文章中指出：“這裡的關鍵挑戰在於教導 ChatGPT 如何考慮物理定律、操作環境的情境，以及機器人的物理行動如何改變世界的狀態。”

微軟研究人員在 ChatGPT 取得物件偵測和距離數據的應用程式介面後，探索 ChatGPT 在生成用於機器人情境的程式碼（主要為 Python）方面的能力，例如零樣本規劃和程式碼生成。

ChatGPT 能夠產生程式碼，因為它是在大量的程式碼和文字訓練中訓練出來的。它已被證明能夠解決編程問題和調試程序，並具有獨特的對話回應和澄清的能力。此外，還有 Codex，OpenAI 基於 GPT-3 的模型，支持 GitHub Copilot 配對編程服務，自動完成多種語言的開發人員的代碼。

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有了這些對話和澄清能力，微軟測試了 ChatGPT 在非技術用戶和無人機之間作為基於語言的界面的能力。正如研究人員在一篇論文中所指出的，雖然 GPT-3、LaMDA 和 Codex 在機器人規劃和代碼生成任務上顯示出了潛力，但 ChatGPT 具有 "更廣泛的機器人領域可能更靈活的對話和自然語言生成模型的優勢"。

研究人員在其博客中指出：“當用戶的指示模糊時，ChatGPT會提出澄清問題，並為無人機編寫複雜的代碼結構，例如蜿蜒移動以視覺檢查架子。”

微軟測試 ChatGPT 使用機器臂移動方塊，以形成微軟標誌。研究人員還讓 ChatGPT 撰寫了一個算法，讓無人機能夠達到指定點而不會撞到障礙物。此外，他們還測試了 ChatGPT 是否能根據實時的感應器反饋決定機器人應該前往何處。

谷歌研究和字母母公司的Everyday Robots也曾經運用一個叫做PaLM（Pathways Language Model）的大型語言模型來解決類似的機器人挑戰，該模型幫助機器人處理開放式提示並以合理的方式做出回應。