机器人 ChatGPT：设计原则和模型能力
我们将 ChatGPT 的功能扩展到机器人，并通过语言直观地控制机器人手臂、无人机和家庭助理机器人等多个平台。
你有没有想过用你自己的话告诉机器人该怎么做，就像你对人类一样？只是告诉你的家庭助理机器人：“请加热我的午餐”，然后让它自己找到微波炉，这不是很神奇吗？尽管语言是我们表达意图的最直观方式，但我们仍然严重依赖手写代码来控制机器人。我们的团队一直在探索如何改变这一现实，并使用OpenAI的新AI语言模型ChatGPT实现自然的人机交互。
ChatGPT 是一种在大量文本和人类交互语料库上训练的语言模型，使其能够对各种提示和问题生成连贯且语法正确的响应。我们这项研究的目标是看看ChatGPT是否可以超越文本思考，并推理物理世界来帮助完成机器人任务。我们希望帮助人们更轻松地与机器人互动，而无需学习复杂的编程语言或有关机器人系统的详细信息。这里的关键挑战是教 ChatGPT 如何解决考虑物理定律、操作环境背景以及机器人的物理动作如何改变世界状态的问题。
事实证明，ChatGPT 可以自己做很多事情，但它仍然需要一些帮助。我们的技术论文描述了一系列设计原则，可用于指导语言模型解决机器人任务。这些包括但不限于特殊的提示结构、高级 API 和通过文本的人工反馈。我们相信，我们的工作只是我们开发机器人系统方式转变的开始，我们希望激励其他研究人员进入这个令人兴奋的领域。继续阅读有关我们的方法和想法的更多技术细节。
当今机器人技术面临的挑战，以及 ChatGPT 如何提供帮助
当前的机器人管道始于工程师或技术用户，他们需要将任务的要求转换为系统代码。工程师坐在循环中，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（需要具有深厚机器人知识的高技能用户）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式，并允许（潜在的非技术）用户坐在循环中，在监控机器人性能的同时向大型语言模型 （LLM） 提供高级反馈。通过遵循我们的设计原则，ChatGPT 可以为机器人场景生成代码。无需任何微调，我们就利用LLM的知识来控制各种任务的不同机器人外形。在我们的工作中，我们展示了ChatGPT解决机器人难题的多个示例，以及在操纵，空中和导航领域的复杂机器人部署。
使用ChatGPT的机器人技术：设计原则
催生法学硕士是一门高度实证的科学。通过反复试验，我们构建了一种方法和一套设计原则，用于编写机器人任务的提示：
- 首先，我们定义一组高级机器人 API 或函数库。该库可以特定于特定的机器人，并且应映射到机器人的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 就可以推理它们的行为;
- 接下来，我们为 ChatGPT 编写一个文本提示，描述任务目标，同时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，
或者 ChatGPT 应该如何形成其答案（特定的编码语言，使用辅助解析元素）; - 用户通过直接检查或使用模拟器来评估 ChatGPT 的代码输出。如果需要，用户使用自然语言向 ChatGPT 提供有关答案质量和安全性的反馈。
- 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。
理论够了...ChatGPT到底能做什么？
让我们看几个例子...您可以在我们的代码存储库中找到更多案例研究。
零镜头任务规划
我们让 ChatGPT 访问控制真实无人机的功能，事实证明，它是非技术用户和机器人之间非常直观的基于语言的界面。当用户的指令模棱两可时，ChatGPT 会提出澄清问题，并为无人机编写复杂的代码结构，例如锯齿形图案以目视检查货架。它甚至想出了如何自拍！
- 发表于 2023-03-07 18:38
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- 分类：软件
