Sonette, Artikel und sogar Bücher – gibt es etwas, das die offene computerbasierte Intelligenzplattform ChatGPT nicht bietet? Diese neuen computergestützten Intelligenzverbesserungen haben Wissenschaftler der TU Delft und der Schweizer Fachhochschule EPFL dazu motiviert, etwas tiefer zu graben: Könnte ChatGPT beispielsweise jemals auch einen Roboter planen? Ist dies außerdem von Vorteil für die Planinteraktion oder gibt es Glücksspiele? Die Spezialisten veröffentlichten ihre Entdeckungen in Nature Machine Data.
Was sind die besten zukünftigen Schwierigkeiten für die Menschheit? Dies struggle die Hauptanfrage, die Cosimo Della Santina, außerordentlicher Lehrer und Doktorand, Francesco Stella, beide von der TU Delft, und Josie Hughes von der EPFL, an ChatGPT richteten. „Wir waren der Meinung, dass ChatGPT einen Roboter planen sollte, der jedoch wirklich hilfreich ist“, sagt Della Santina. Schließlich wählten sie die Lebensmittelversorgung als Check aus, und als sie mit ChatGPT sprachen, dachten sie darüber nach, einen Roboter zum Sammeln von Tomaten zu bauen.
Entgegenkommende Ideen
Alle Analysten folgten den Planentscheidungen von ChatGPT. Laut Stella erwiesen sich die Informationen im Berechnungsstadium als besonders bedeutsam. „ChatGPT dehnt die Informationen des Architekten auf andere Themen aus. Der Speak-Roboter hat uns zum Beispiel gezeigt, bei welchem Ergebnis eine Computerisierung wirtschaftlich sinnvoll wäre.“ Doch auch ChatGPT hat sich in der Ausführungsphase wertvolle Ideen einfallen lassen: „Stellen Sie den Greifer aus Silikon oder Gummi her, um zu verhindern, dass Tomaten zerschlagen“ und „ein Dynamixel-Motor ist die effektivste Artwork, den Roboter anzutreiben.“ Das Ergebnis dieser Organisation der Menschen und der vom Menschen geschaffenen Intelligenz ist ein mechanischer Arm, der Tomaten sammeln kann.
ChatGPT als Wissenschaftler
Die Analysten sahen den kooperativen Planprozess als sicher und voranschreitend an. „Trotzdem stellten wir fest, dass sich unsere Arbeit als Architekten zunehmend auf die Durchführung spezialisierterer Unternehmungen konzentrierte“, sagt Stella. In Nature Machine Data untersuchen die Analysten das schwankende Ausmaß der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Large Language Fashions (LLM), zu denen auch ChatGPT gehört. In der ungeheuerlichsten Scenario liefert die computergestützte Intelligenz den gesamten Beitrag zum Roboterplan, und der Mensch folgt ihm ziellos. In diesem Fall fungiert der LLM als Analyst und Spezialist, während der Mensch als Regisseur fungiert und für die Festlegung der Planziele verantwortlich ist.
Likelihood auf Falschheit
Eine solch ungeheure Scenario ist mit den derzeitigen LLMs noch nicht vorstellbar. Die Frage ist auch, ob es verlockend ist. „Um ehrlich zu sein, kann das LLM-Ergebnis irreführend sein, wenn es nicht überprüft oder genehmigt wird. Bots mit künstlicher Intelligenz sollen die „wahrscheinlichste“ Antwort auf eine Anfrage erstellen, daher liegt ein Glücksspiel aus Täuschung und Veranlagung vor im mechanischen Bereich“, sagt Della Santina. Die Arbeit mit LLMs wirft auch andere wichtige Fragen auf, wie Urheberrechtsverletzung, Erkennbarkeit und geschützte Innovation.
Della Santina, Stella und Hughes werden den Tomatensammelroboter weiterhin in ihrer Prüfung über fortgeschrittene Mechanik einsetzen. Sie setzen ihre Untersuchung von LLMs ebenfalls fort, um neue Roboter zu planen. Insbesondere prüfen sie die Unabhängigkeit von KIs bei der Planung ihres eigenen Körpers. „Letztendlich ist eine offene Untersuchung über die Zukunft unseres Fachgebiets der Weg, mit dem LLMs genutzt werden können, um Roboteringenieuren zu helfen, ohne den Erfindungsreichtum und die Weiterentwicklung einzuschränken, die für die Anpassung der mechanischen Technologie an die Bedingungen des 21. Jahrhunderts erforderlich sind“, schließt Stella.
