ChatGPT entwickelt seinen ersten Roboter mit der TU Delft

Welche Chancen und Risiken gibt es? Das Ergebnis dieser Partnerschaft zwischen Mensch und KI wurde in Nature Machine Learning veröffentlicht

Technische Universität Delft

Bild: Der von Forschern der TU Delft und der EPFL mit ChatGPT entwickelte Tomatenpflückerroboter bewegt sich durch eine Testumgebungmehr sehen

Bildnachweis: © Adrien Buttier / EPFL

Gedichte, Essays und sogar Bücher – gibt es etwas, mit dem die offene KI-Plattform ChatGPT nicht umgehen kann? Diese neuen KI-Entwicklungen haben Forscher der TU Delft und der Schweizer Technischen Universität EPFL dazu inspiriert, etwas tiefer zu graben: Kann ChatGPT beispielsweise auch einen Roboter entwerfen? Und ist das eine gute Sache für den Designprozess, oder gibt es Risiken? Die Forscher veröffentlichten ihre Ergebnisse in Nature Machine Intelligence.

Was sind die größten zukünftigen Herausforderungen für die Menschheit? Dies war die erste Frage, die Cosimo Della Santina, Assistenzprofessor und Doktorand Francesco Stella, beide von der TU Delft, und Josie Hughes von der EPFL, ChatGPT stellten. „Wir wollten, dass ChatGPT nicht nur einen Roboter entwickelt, sondern einen, der tatsächlich nützlich ist“, sagt Della Santina. Am Ende wählten sie die Lebensmittelversorgung als ihre Herausforderung, und während sie sich mit ChatGPT unterhielten, kamen sie auf die Idee, einen Tomatenernteroboter zu entwickeln.

Hilfreiche Vorschläge Die Forscher folgten allen Designentscheidungen von ChatGPT. Besonders wertvoll erwies sich der Input laut Stella in der Konzeptionsphase. „ChatGPT erweitert das Wissen des Designers auf andere Fachgebiete. Der Chat-Roboter hat uns beispielsweise beigebracht, welche Ernte wirtschaftlich am wertvollsten zu automatisieren wäre.“ Aber ChatGPT hat sich in der Umsetzungsphase auch nützliche Vorschläge einfallen lassen: „Machen Sie den Greifer aus Silikon oder Gummi, um ein Zerdrücken von Tomaten zu vermeiden“ und „ein Dynamixel-Motor ist die beste Möglichkeit, den Roboter anzutreiben“. Das Ergebnis dieser Partnerschaft zwischen Mensch und KI ist ein Roboterarm, der Tomaten ernten kann.

ChatGPT als Forscher Die Forscher empfanden den kollaborativen Designprozess als positiv und bereichernd. „Wir stellten jedoch fest, dass sich unsere Rolle als Ingenieure hin zur Ausführung technischerer Aufgaben verlagerte“, sagt Stella. In Nature Machine Intelligence untersuchen die Forscher den unterschiedlichen Grad der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Large Language Models (LLM), zu denen auch ChatGPT gehört. Im extremsten Szenario liefert die KI den gesamten Input für das Roboterdesign und der Mensch folgt ihm blind. In diesem Fall fungiert der LLM als Forscher und Ingenieur, während der Mensch als Manager fungiert und für die Festlegung der Entwurfsziele verantwortlich ist.

Gefahr von Fehlinformationen Ein derart extremes Szenario ist mit den heutigen LLMs noch nicht möglich. Und die Frage ist, ob es wünschenswert ist. „Tatsächlich kann die LLM-Ausgabe irreführend sein, wenn sie nicht verifiziert oder validiert wird. KI-Bots sind darauf ausgelegt, die ‚wahrscheinlichste‘ Antwort auf eine Frage zu generieren, daher besteht im Roboterbereich die Gefahr von Fehlinformationen und Voreingenommenheit“, sagt Della Santina sagt. Die Arbeit mit LLMs wirft auch andere wichtige Fragen auf, wie etwa Plagiate, Rückverfolgbarkeit und geistiges Eigentum.

Della Santina, Stella und Hughes werden den Tomatenernteroboter weiterhin in ihrer Robotikforschung einsetzen. Sie setzen auch ihre Forschung zu LLMs fort, um neue Roboter zu entwerfen. Konkret untersuchen sie die Autonomie von KIs bei der Gestaltung ihres eigenen Körpers. „Letztendlich ist eine offene Frage für die Zukunft unseres Fachgebiets, wie LLMs zur Unterstützung von Roboterentwicklern eingesetzt werden können, ohne die Kreativität und Innovation einzuschränken, die die Robotik benötigt, um den Herausforderungen des 21. Jahrhunderts gewachsen zu sein“, schließt Stella.

Naturmaschinenintelligenz

10.1038/s42256-023-00669-7

Experimentelle Studie

Unzutreffend

Wie können LLMs den Roboterdesignprozess verändern?

7. Juni 2023

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