Europäische Forscher arbeiten an der Entwicklung eines Tomatenpflückroboters. Adrien Buttier/EPFL
Während die Alarmglocken läuten, dass künstliche Intelligenz (KI) uns in Richtung Aussterben treibt, kann man sich den Prozess, bei dem eine KI einen Roboter entwirft, durchaus als etwas vorstellen, das mit Frankensteins Erschaffung des Terminators vergleichbar ist – oder sogar umgekehrt!
Was aber, wenn wir irgendwann in der Zukunft, ob dystopisch oder nicht, bei der Lösung von Problemen mit Maschinen zusammenarbeiten müssen? Wie würde diese Zusammenarbeit funktionieren? Wer wäre herrisch und wer wäre unterwürfig?
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Ich habe viele Episoden der dystopischen Netflix-Serie aufgenommen Dunkler Spiegelzusammen mit einer Beilage von Arthur C. Clarkes „2001: Odyssee im Weltraum„Ich würde die Farm darauf wetten, dass die Maschine herrisch ist.
Ein tatsächliches Experiment dieser Art, das von europäischen Forschern durchgeführt wurde, brachte jedoch einige bemerkenswerte Ergebnisse hervor, die erhebliche Auswirkungen auf die Zusammenarbeit zwischen Maschine und Mensch haben könnten.
Assistenzprofessor Cosimo Della Santina und Doktorand Francesco Stella, beide aus Du Delftund Josie Hughes von der Schweizer Technischen Universität EPFLführte eine Experiment in Zusammenarbeit mit ChatGPT einen Roboter zu entwerfen, der ein großes gesellschaftliches Problem löst.
„Wir wollten, dass ChatGPT nicht nur einen Roboter entwickelt, sondern einen, der tatsächlich nützlich ist“, sagte Della Santina in einem in veröffentlichten Artikel Naturmaschinenintelligenz.
Und so begann eine Reihe von Frage-und-Antwort-Sitzungen zwischen den Forschern und dem Bot, um herauszufinden, was die beiden Gruppen gemeinsam entwickeln könnten.
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Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT sind wahre Meister, wenn es um ihre Fähigkeit geht, riesige Text- und Datenmengen zu durchwühlen und zu verarbeiten, und sie können in kürzester Zeit kohärente Antworten ausspucken Geschwindigkeit.
Die Tatsache, dass ChatGPT dies mit technisch komplexen Informationen tun kann, macht es noch beeindruckender – und ein wahrer Segen für alle, die einen leistungsstarken Forschungsassistenten suchen.
Arbeiten mit Maschinen
Als ChatGPT von den europäischen Forschern gebeten wurde, einige der Herausforderungen zu identifizieren, mit denen die menschliche Gesellschaft konfrontiert ist, verwies die KI auf die Frage der Sicherung einer stabilen Nahrungsmittelversorgung in der Zukunft.
Es folgte ein Hin- und Her-Gespräch zwischen den Forschern und dem Bot, bis ChatGPT Tomaten als Nutzpflanze auswählte, die Roboter anbauen und ernten konnten – und so einen deutlich positiven Einfluss auf die Gesellschaft haben konnten.
ChatGPT hat nützliche Vorschläge für die Gestaltung des Greifers gemacht, damit er empfindliche Objekte wie Tomaten handhaben kann. Adrien Buttier/EPFL
Dies ist ein Bereich, in dem der KI-Partner einen echten Mehrwert schaffen konnte – indem er Vorschläge in Bereichen wie der Landwirtschaft machte, in denen seine menschlichen Kollegen keine wirkliche Erfahrung hatten. Die Auswahl einer Nutzpflanze, die für die Automatisierung den größten wirtschaftlichen Wert hätte, hätte andernfalls zeitaufwändige Forschung seitens der Wissenschaftler erfordert.
„Obwohl Chat-GPT ein Sprachmodell ist und seine Codegenerierung textbasiert ist, lieferte es wichtige Einblicke und Intuitionen für das physische Design und zeigte großes Potenzial als Resonanzboden zur Stimulierung der menschlichen Kreativität.“ sagte Hughes von der EPFL.
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Die Menschen waren dann dafür verantwortlich, die interessantesten und geeignetsten Richtungen zur Verfolgung ihrer Ziele auszuwählen – basierend auf den von ChatGPT bereitgestellten Optionen.
Intelligentes Design
Bei der Suche nach einer Möglichkeit, Tomaten zu ernten, hat ChatGPT wirklich glänzt. Tomaten und ähnlich empfindliche Früchte – ja, die Tomate ist eine Frucht, kein Gemüse – stellen die größte Herausforderung bei der Ernte dar.
Der von der KI entwickelte Greifer bei der Arbeit. Adrien Buttier/EPFL
Auf die Frage, wie Menschen Tomaten ernten könnten, ohne sie zu beschädigen, enttäuschte der Bot nicht und lieferte einige originelle und nützliche Lösungen.
Da ChatGPT erkannte, dass alle Teile, die mit den Tomaten in Berührung kommen, weich und flexibel sein müssten, schlug er Silikon oder Gummi als Materialoptionen vor. ChatGPT verwies auch auf CAD-Software, Formen und 3D-Drucker als Möglichkeiten, diese weichen Hände zu konstruieren, und schlug eine Krallen- oder Schaufelform als Designoptionen vor.
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Das Ergebnis war beeindruckend. Diese KI-Mensch-Kollaboration hat erfolgreich einen funktionierenden Roboter entworfen und gebaut, der in der Lage war, Tomaten geschickt zu pflücken, was keine leichte Aufgabe ist, wenn man bedenkt, wie leicht sie Druckstellen bekommen.
Die Gefahren der Partnerschaft
Diese einzigartige Zusammenarbeit brachte auch viele komplexe Probleme mit sich, die für eine Mensch-Maschine-Designpartnerschaft immer wichtiger werden.
Eine Partnerschaft mit ChatGPT bietet einen wirklich interdisziplinären Ansatz zur Problemlösung. Doch je nachdem, wie die Partnerschaft strukturiert ist, können unterschiedliche Ergebnisse erzielt werden, die jeweils erhebliche Auswirkungen haben.
LLMs könnten beispielsweise alle Details liefern, die für ein bestimmtes Roboterdesign erforderlich sind, während der Mensch lediglich als Implementierer fungiert. Bei diesem Ansatz wird die KI zum Erfinder und ermöglicht es dem fachfremden Laien, sich mit dem Roboterdesign zu befassen.
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Dieser Zusammenhang ähnelt den Erfahrungen, die die Forscher mit dem Tomatenpflückroboter gemacht haben. Während sie vom Erfolg der Zusammenarbeit verblüfft waren, stellten sie fest, dass die Maschine einen Großteil der kreativen Arbeit erledigte. „Wir haben festgestellt, dass sich unsere Rolle als Ingenieure hin zur Ausführung technischerer Aufgaben verlagerte.“ sagte Stella.
Es ist auch zu bedenken, dass in dieser mangelnden Kontrolle durch den Menschen Gefahren lauern. „In unserer Studie hat Chat-GPT Tomaten als die Nutzpflanze identifiziert, die sich für einen Ernteroboter am meisten lohnt“, sagte Hughes vom EPLF.
„Allerdings könnte dies auf Nutzpflanzen ausgerichtet sein, die in der Literatur stärker behandelt werden, im Gegensatz zu solchen, bei denen tatsächlich ein echter Bedarf besteht. Wenn Entscheidungen außerhalb des Wissensbereichs des Ingenieurs getroffen werden, kann dies zu erheblichen ethischen, technischen und technischen Problemen führen. oder sachliche Fehler.“
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Und diese Sorge ist, kurz gesagt, eine der größten Gefahren beim Einsatz von LLMs. Ihre scheinbar wundersamen Antworten auf Fragen sind nur möglich, weil sie mit einer bestimmten Art von Inhalten gefüttert wurden und dann gebeten wurden, Teile davon wiederzugeben, ähnlich einem klassischen Bildungsstil, auf den sich viele Gesellschaften auch heute noch verlassen.
Die Antworten werden im Wesentlichen die Voreingenommenheit – ob gut oder schlecht – der Menschen widerspiegeln, die das System entworfen haben, und die Daten, mit denen es gespeist wurde. Diese Voreingenommenheit bedeutet, dass die historische Marginalisierung von Teilen der Gesellschaft, wie Frauen und Menschen mit dunkler Hautfarbe, in LLMs häufig wiederholt wird.
Und dann ist da noch das lästige Problem Halluzinationen in LLMs wie ChatGPT, wo die KI einfach Dinge erfindet, wenn sie mit Fragen konfrontiert wird, auf die sie keine einfachen Antworten hat.
Hinzu kommt das immer heiklere Problem, dass proprietäre Informationen ohne Genehmigung verwendet werden, wie es in mehreren Fällen der Fall ist Klagen Die gegen Open AI eingereichten Klagen haben begonnen aufzudecken.
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Dennoch kann ein ausgewogener Ansatz – bei dem die LLMs eher eine unterstützende Rolle spielen – bereichernd und produktiv sein und es ermöglichen, wichtige interdisziplinäre Verbindungen zu knüpfen, die ohne den Bot nicht hätten gefördert werden können.
Allerdings müssen Sie mit KIs auf die gleiche Weise umgehen wie mit Ihren Kindern: Überprüfen Sie sorgfältig alle Informationen zu Hausaufgaben und Bildschirmzeit, insbesondere wenn sie oberflächlich klingen.
