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黑科技走进生活!ChatGPT + 大象机器人robotics = 全新生产方式!
来源:大象机器人 | 作者:大象机器人 | 发布时间: 640天前 | 4509 次浏览 | 分享到:
ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具,使用了Transformer神经网络架构,也是GPT-3.5架构,这是一种用于处理序列数据的模型,拥有语言理解和文本生成能力,尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型,这些语料库包含了真实世界中的对话,使得ChatGPT具备上知天文下知地理,还能根据聊天的上下文进行互动的能力,做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。

近日,ChatGPT爆火全网,是互联网上最火的明星

全世界都在讨论的ChatGPT是什么?

ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具,使用了Transformer神经网络架构,也是GPT-3.5架构,这是一种用于处理序列数据的模型,拥有语言理解和文本生成能力,尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型,这些语料库包含了真实世界中的对话,使得ChatGPT具备上知天文下知地理,还能根据聊天的上下文进行互动的能力,做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。

ChatGPT可以用来做什么

ChatGPT能够通过学习和理解人类的语言来进行对话、回答各种问题,还能根据要求完成视频脚本、文案、论文、代码等写作任务。

但对于我们来说,ChatGPT仍然只是个新潮的玩具,闲暇时间插科打诨的谈资。似乎很难找到一个可以泛用于工作生活的使用场景。

我们到底可以用ChatGPT来做什么?

它可以做为生产工具来使用吗?

针对这个疑问,微软用一个实验做出了回答

即 “ 人工智能 + 智能机器人 ”“ ChatGPT + Robotics ”

人工机器人的概念已经进入到生活的方方面面,扫地机器人、料理机器人甚至自动晾衣杆。你有没有想过用你自己的话告诉机器人该做什么,就像你对人类所做的那样?告诉你的家庭助理机器人:“请热一下我的午餐”,让它自己找到微波炉,这不是很神奇吗?

但目前机器人的控制仍依赖于手写代码,微软正在尝试探索如何使用ChatGPT来改变这一现状,使得使用ChatGPT来实现人机交互成为可能。

除却底层代码部分,现实生活中的使用还需要考虑到物理的因素,我们这项研究的目标是看看 ChatGPT 是否可以超越文本思考,并推理物理世界以帮助完成机器人任务。这里的主要挑战是教 ChatGPT 如何解决考虑物理定律、操作环境上下文以及机器人的物理动作如何改变世界状态的问题。

当今机器人技术面临的挑战,以及 ChatGPT 如何提供帮助

当前的机器人流水线始于需要将任务要求转化为系统代码的工程师或技术用户。工程师处于循环中,这意味着他们需要编写新的代码和规范来纠正机器人的行为。总的来说,这个过程很慢(用户需要编写低级代码)、昂贵(需要对机器人技术有深入了解的高技能用户)和低效(需要多次交互才能使事情正常工作)。

ChatGPT 解锁了一种新的机器人范例,并允许(可能是非技术人员)用户坐在循环中,为大型语言模型 (LLM) 提供高级反馈,同时监控机器人的性能。通过遵循我们的一套设计原则,ChatGPT 可以为机器人场景生成代码。在没有任何微调的情况下,我们利用 LLM 的知识来控制不同形状的机器人来完成各种任务。

ChatGPT 机器人技术:设计原则

提示法学硕士是一门高度经验主义的科学。通过反复试验,我们建立了一套方法和一套设计原则,用于编写机器人任务的提示:

1、首先,我们定义了一套高级机器人 API 或函数库。该库可以特定于特定机器人,并且应该映射到机器人控制堆栈或感知库中的现有低级实现。为高级 API 使用描述性名称非常重要,这样 ChatGPT 才能推断出它们的行为;

2、接下来,我们为 ChatGPT 编写一个文本提示,它描述了任务目标,同时还明确说明高级库中的哪些函数可用。提示还可以包含有关任务约束的信息,或 ChatGPT 应如何形成其答案(特定编码语言,使用辅助解析元素);

3、用户通过直接检查或使用模拟器随时评估 ChatGPT 的代码输出。如果需要,用户可以使用自然语言向 ChatGPT 提供有关答案质量和安全性的反馈。

4、当用户对解决方案感到满意时,可以将最终代码部署到机器人上。

为验证上述理论,微软进行了几项实验,其中一项是使用机械臂自动识别木块颜色并摆成微软LOGO的样式。

ChatGPT被要求学习简单的拾取物体和放置物体的技能。随后,当要求使用这些技能来执行更复杂的区块排列任务时ChatGPT将这些学习到的技能逻辑地连接在一起。此外,当使用木块构建Microsoft徽标时,该模型在连接文本域和物理域时展示了一个引人入胜的泛化示例。这项任务需要记住公司标志的样子,包括它的颜色,然后将标志抽象为可以由现有机器人动作构建的物理部分。

上述内容中,微软实验所使用的机械臂设备,是由大象机器人公司研发的人工智能套装。

大象机器人是一家成立于2016年,专注于机器人研发生产、平台软件开发及智能制造服务的中国新高科技企业。

人工智能套装是大象机器人一系列成熟的产品之一,已经受过长期的市场考验和多次迭代更新。

人工智能套装 2023版 全新升级,5大视觉识别算法、6种适配机械臂、7大硬件升级、8大学习点并支持可视化软件,是定位抓取、自动分拣模块为一体的入门级人工智能套装。基于python平台,可通过开发软件实现机械臂的控制,简单易学,能够快速入门学习人工智能基础知识,启发创新思维,领悟开源创意文化。

本套装扩展性好,开放性高,可以被用于多种用途。可易用高校实训平台、机器人学科搭建、机器人实验室或个人学习与使用。

上述微软实验中正是使用了这款产品的5大视觉识别算法功能。

微软工程师向ChatGPT传达需求,由ChatGPT自动生成程序代码并传输给人工智能套装,人工智能套装自动识别颜色,遴选颜色对应的木块,并摆放成微软公司LOGO的样子。

除了硬件功能上的完美适配,人工智能套装还向用户提供了可视化的操作系统,根据技术文档,初学者也可以使用,轻松复刻微软实验。

微软的这一项实验,为如何将ChatGPT融入物理世界,和机器人结合作业给出了想法和验证方式,关于该实验的更多信息关注大象机器人公众号,回复微软即可获得详细地址。

实验中所使用的人工智能套装现正全网热售中,可前往大象机器人官网和各平台旗舰店了解更多产品信息。



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