【新智元導(dǎo)讀】ChatGPT不止會動嘴，還能幫你操控?zé)o人機！

(資料圖片)

雖然ChatGPT已經(jīng)被調(diào)教為符合人類的偏好，但在各種反向操作下，還是能夠逼問出一些「不道德的內(nèi)容」，比如ChatGPT可以給你列一份詳細(xì)的毀滅世界計劃列表，具體到每一步。

不過，現(xiàn)在的ChatGPT只會動動嘴皮子，并沒有任何接觸現(xiàn)實物理世界的能力，頂多也就是當(dāng)個科幻小說看看。

但要是ChatGPT真的可以操控機器人呢？

最近，微軟發(fā)表了一篇論文，公布了他們正在把ChatGPT應(yīng)用于機器人上的研究成果。

不過微軟的目標(biāo)并非是「毀滅世界」，而是加快機器人的開發(fā)速度。

實際上在現(xiàn)代的生活和生產(chǎn)流程中，處處都離不開機器人，從工廠里制造產(chǎn)品的機械臂，到家庭里用的吸塵器，都可以算作是機器人（robot）。

每次想開發(fā)一個新產(chǎn)品，或者讓現(xiàn)有的機器執(zhí)行一個新功能，都需要一個高級工程師編寫代碼，同時盡可能編寫測試覆蓋所有場景。

微軟在論文中提出了一套新的設(shè)計原則，通過ChatGPT這樣的大型語言模型來給機器人提供指令。

ChatGPT：機器人控制器

ChatGPT之所以爆火，其根本原因就在于：AI終于在一定程度上能「聽懂人話」了，而非只是按照語法胡亂生成內(nèi)容；而且它的功能也很強大，問答、寫論文、寫詩、寫代碼，只要prompt寫得夠好，ChatGPT的表現(xiàn)也會更驚人。

要是把這種能力遷移到機器人身上，假設(shè)幾十年以后，各家各戶都有機器人，只要說一聲「給我熱一下午餐」，它就能自己找到微波爐，再把菜端回來，人機交互直接邁入新時代。

雖然「自然語言」很簡潔，但現(xiàn)有的機器人開發(fā)還是依賴于「編程語言」。

ChatGPT 是一個基于大量文本和人類反饋訓(xùn)練得到的語言模型，能夠針對各種各樣的提示和問題產(chǎn)生連貫且語法正確的回應(yīng)。

這項研究的目的是觀察 ChatGPT 是否能夠在文本之外的領(lǐng)域進(jìn)行思考，并推理出物理世界來幫助機器人完成任務(wù)。

研究人員預(yù)期ChatGPT能夠幫助用戶更容易地與機器人交互，而不需要學(xué)習(xí)復(fù)雜的編程語言或機器人系統(tǒng)的細(xì)節(jié)，其中的關(guān)鍵難題就是教 ChatGPT 如何使用物理定律、操作環(huán)境的背景以及了解機器人的物理行為如何改變世界狀態(tài)，并以此來解決指定的任務(wù)。

實驗證明，ChatGPT 可以獨立完成很多工作，但是它仍然需要一些輔助，論文中描述了一系列的設(shè)計原則，可以用來指導(dǎo)語言模型解決機器人任務(wù)，包括但不限于特殊的提示結(jié)構(gòu)、高級 API 和基于文本的人類反饋等，一場機器人系統(tǒng)的開發(fā)革命即將到來。

全新的代碼設(shè)計流程

給大型語言模型寫prompt是一門高度經(jīng)驗主義的科學(xué)，通過反復(fù)試驗，研究人員建立了一套方法論和設(shè)計原則，專門用于為機器人任務(wù)撰寫提示：

1. 定義了一組高級機器人 API 或函數(shù)庫。

這個庫可根據(jù)特定的機器人類型進(jìn)行設(shè)計，并且應(yīng)該從機器人的控制?；蚋兄獛煊成涞浆F(xiàn)有的低層次具體實現(xiàn)。

對高級 API 使用的描述性名稱非常重要，可以幫助 ChatGPT推斷函數(shù)的功能。

2. 為 ChatGPT 編寫一個文本提示，用來描述任務(wù)目標(biāo)，同時顯式說明高級庫中的哪些函數(shù)是可用的。

提示中還可以包含有關(guān)任務(wù)約束的信息, 或者 ChatGPT 應(yīng)該如何組織它的答案，包括使用特定的編程語言，使用輔助解析組件等 ;

3. 用戶在循環(huán)中評估 ChatGPT 的代碼輸出，可以直接執(zhí)行代碼以檢查正確性，也可以使用模擬器。

如果有需要的話，用戶可以使用自然語言向 ChatGPT 提供有關(guān)答案質(zhì)量和安全性的反饋。

當(dāng)用戶對解決方案感到滿意時，就可以將最終的代碼部署到機器人上。

ChatGPT+機器人能做什么？

下面是幾個例子，更完整的ChatGPT能力列表參見代碼倉庫。

代碼鏈接：https://github.com/microsoft/PromptCraft-Robotics

Zero-shot任務(wù)規(guī)劃

當(dāng)ChatGPT遇上無人機，研究人員首先讓 ChatGPT 能夠控制一臺真正的無人機的全部功能，然后按照下面視頻中進(jìn)行的對話，實驗結(jié)果證明，一個完全不懂技術(shù)的用戶，只需要通過對話就能實現(xiàn)控制無人機，「自然語言」是一個非常直觀、高效的用戶接口。

03:04

當(dāng)用戶的指令含糊不清時，ChatGPT 會要求用戶進(jìn)一步說明問題，并為無人機編寫復(fù)雜的代碼結(jié)構(gòu)，例如飛行之字（zig-zag）圖案，以便可視化地檢查貨架；甚至還能給用戶來一張自拍。

研究人員還在 MicrosoftAirSim 模擬器中對工業(yè)檢查場景中使用ChatGPT進(jìn)行模擬，結(jié)果顯示該模型能夠有效地解析用戶的高級意圖和幾何線索，以準(zhǔn)確地控制無人機。

03:43

復(fù)雜的任務(wù)需要用戶參與反饋

當(dāng)把ChatGPT用于機械臂的操作場景時，研究人員使用「會話反饋」（conversational feedback）來教模型如何將最初提供的 API 組合成更復(fù)雜的高級函數(shù)，即ChatGPT自己內(nèi)部編碼的函數(shù)。

使用以課程為基礎(chǔ)（curriculum-based）的策略，ChatGPT能夠?qū)⑦@些學(xué)到的技能有邏輯地鏈接在一起，以執(zhí)行諸如堆疊塊之類的操作。

此外，還有一個例子能展現(xiàn)出ChatGPT的強大能力，研究人員要求模型用木塊構(gòu)建微軟標(biāo)志，即需要將文本域和物理域連接起來。

ChatGPT不僅能夠從內(nèi)部知識庫中回憶出微軟的logo，還能夠用SVG的代碼「繪制」出這個標(biāo)志 ，然后利用上面學(xué)到的技能來確定現(xiàn)有的機器人動作可以組成它的物理形式。

02:16

還有一個例子，研究人員讓 ChatGPT 編寫一個算法，讓無人機在不撞上障礙物的情況下，在空中達(dá)到目標(biāo)。

只需要告訴模型，它操控的這架無人機有一個前向距離傳感器，ChatGPT 立即能夠為算法編碼了大部分關(guān)鍵構(gòu)件，這個任務(wù)需要與人類進(jìn)行一些對話，ChatGPT 僅通過自然語言反饋就能進(jìn)行局部代碼修改。

01:12

在行動之前感知世界

在算法決定做某事（action）之前能夠感知世界（perception）是打造一個機器人系統(tǒng)的基礎(chǔ)。

為了測試 ChatGPT 對指定概念的理解，研究人員設(shè)計了一個框架，要求ChatGPT不斷探索環(huán)境，讓模型訪問諸如目標(biāo)檢測和目標(biāo)距離 API 之類的函數(shù)，直到找到用戶指定的對象，整個過程稱為感知-行動循環(huán)（Perception-action loops）。

在實驗環(huán)節(jié)，研究人員進(jìn)行了額外的實驗來評估 ChatGPT 是否能夠根據(jù)傳感器的實時反饋來決定機器人應(yīng)該去哪里，而不是讓 ChatGPT 生成一個代碼循環(huán)來做出這些決定。

實驗結(jié)果驗證了用戶可以在聊天的每一步輸入一個相機圖像的文本描述，并且模型能夠找出如何控制機器人，并驅(qū)使機器人到達(dá)一個特定的對象。

01:42

開源PromptCraft：收集有價值的prompt

「良好的prompting工程」對于ChatGPT等大型語言模型成功執(zhí)行機器人任務(wù)來說至關(guān)重要。

但prompting完全是一門經(jīng)驗主義的科學(xué)、缺乏全面的總結(jié)，并且相關(guān)資源也很少，沒有數(shù)據(jù)集來幫助該領(lǐng)域的研究人員和愛好者判斷什么是一個好的prompt

為了彌補這一劣勢，研究人員開源了一個平臺 PromptCraft，任何用戶都可以在其上分享不同機器人類別的提示策略示例。

這次研究項目的所有提示和對話都已經(jīng)放在了倉庫中，感興趣的讀者可以繼續(xù)參與貢獻(xiàn)！

除了快速設(shè)計之外，研究人員還計劃未來開發(fā)多個機器人模擬器和接口，以允許用戶測試ChatGPT生成的算法性能，目前已經(jīng)發(fā)布了一個集成ChatGPT的AirSim環(huán)境。

把機器人帶出實驗室，走向世界

微軟發(fā)布這些技術(shù)的目的是將機器人技術(shù)推廣到更廣泛的受眾，研究人員認(rèn)為，基于語言的機器人控制系統(tǒng)是把機器人從科學(xué)實驗室?guī)У饺粘Ｓ脩羰种械幕A(chǔ)。

也就是說，ChatGPT 的輸出不應(yīng)該在沒有仔細(xì)分析的情況下直接部署在機器人上。

通過在模擬環(huán)境中獲得實驗結(jié)果，能夠在未來現(xiàn)實部署之前對算法進(jìn)行評估，并采取必要的安全預(yù)防措施。

關(guān)鍵詞： chatgpt