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　　雖然ChatGPT已經(jīng)被調(diào)教為符合人類(lèi)的偏好，但在各種反向操作下，還是能夠逼問(wèn)出一些「不道德的內(nèi)容」，比如ChatGPT可以給你列一份詳細(xì)的毀滅世界計(jì)劃列表，具體到每一步。

　　不過(guò)，現(xiàn)在的ChatGPT只會(huì)動(dòng)動(dòng)嘴皮子，并沒(méi)有任何接觸現(xiàn)實(shí)物理世界的能力，頂多也就是當(dāng)個(gè)科幻小說(shuō)看看。

　　但要是ChatGPT真的可以操控機(jī)器人呢？

　　最近，微軟發(fā)表了一篇論文，公布了他們正在把ChatGPT應(yīng)用于機(jī)器人上的研究成果。

　　論文鏈接：https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2023/02/ChatGPT___Robotics.pdf

　　不過(guò)微軟的目標(biāo)并非是「毀滅世界」，而是加快機(jī)器人的開(kāi)發(fā)速度。

　　實(shí)際上在現(xiàn)代的生活和生產(chǎn)流程中，處處都離不開(kāi)機(jī)器人，從工廠里制造產(chǎn)品的機(jī)械臂，到家庭里用的吸塵器，都可以算作是機(jī)器人（robot）。

　　每次想開(kāi)發(fā)一個(gè)新產(chǎn)品，或者讓現(xiàn)有的機(jī)器執(zhí)行一個(gè)新功能，都需要一個(gè)高級(jí)工程師編寫(xiě)代碼，同時(shí)盡可能編寫(xiě)測(cè)試覆蓋所有場(chǎng)景。

　　微軟在論文中提出了一套新的設(shè)計(jì)原則，通過(guò)ChatGPT這樣的大型語(yǔ)言模型來(lái)給機(jī)器人提供指令。

　　ChatGPT：機(jī)器人控制器

　　ChatGPT之所以爆火，其根本原因就在于：AI終于在一定程度上能「聽(tīng)懂人話」了，而非只是按照語(yǔ)法胡亂生成內(nèi)容；而且它的功能也很強(qiáng)大，問(wèn)答、寫(xiě)論文、寫(xiě)詩(shī)、寫(xiě)代碼，只要prompt寫(xiě)得夠好，ChatGPT的表現(xiàn)也會(huì)更驚人。

　　要是把這種能力遷移到機(jī)器人身上，假設(shè)幾十年以后，各家各戶(hù)都有機(jī)器人，只要說(shuō)一聲「給我熱一下午餐」，它就能自己找到微波爐，再把菜端回來(lái)，人機(jī)交互直接邁入新時(shí)代。

　　雖然「自然語(yǔ)言」很簡(jiǎn)潔，但現(xiàn)有的機(jī)器人開(kāi)發(fā)還是依賴(lài)于「編程語(yǔ)言」。

　　ChatGPT 是一個(gè)基于大量文本和人類(lèi)反饋訓(xùn)練得到的語(yǔ)言模型，能夠針對(duì)各種各樣的提示和問(wèn)題產(chǎn)生連貫且語(yǔ)法正確的回應(yīng)。

　　這項(xiàng)研究的目的是觀察 ChatGPT 是否能夠在文本之外的領(lǐng)域進(jìn)行思考，并推理出物理世界來(lái)幫助機(jī)器人完成任務(wù)。

　　研究人員預(yù)期ChatGPT能夠幫助用戶(hù)更容易地與機(jī)器人交互，而不需要學(xué)習(xí)復(fù)雜的編程語(yǔ)言或機(jī)器人系統(tǒng)的細(xì)節(jié)，其中的關(guān)鍵難題就是教 ChatGPT 如何使用物理定律、操作環(huán)境的背景以及了解機(jī)器人的物理行為如何改變世界狀態(tài)，并以此來(lái)解決指定的任務(wù)。

　　實(shí)驗(yàn)證明，ChatGPT 可以獨(dú)立完成很多工作，但是它仍然需要一些輔助，論文中描述了一系列的設(shè)計(jì)原則，可以用來(lái)指導(dǎo)語(yǔ)言模型解決機(jī)器人任務(wù)，包括但不限于特殊的提示結(jié)構(gòu)、高級(jí) API 和基于文本的人類(lèi)反饋等，一場(chǎng)機(jī)器人系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)革命即將到來(lái)。

　　全新的代碼設(shè)計(jì)流程

　　給大型語(yǔ)言模型寫(xiě)prompt是一門(mén)高度經(jīng)驗(yàn)主義的科學(xué)，通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)，研究人員建立了一套方法論和設(shè)計(jì)原則，專(zhuān)門(mén)用于為機(jī)器人任務(wù)撰寫(xiě)提示：

　　1. 定義了一組高級(jí)機(jī)器人 API 或函數(shù)庫(kù)。

　　這個(gè)庫(kù)可根據(jù)特定的機(jī)器人類(lèi)型進(jìn)行設(shè)計(jì)，并且應(yīng)該從機(jī)器人的控制棧或感知庫(kù)映射到現(xiàn)有的低層次具體實(shí)現(xiàn)。

　　對(duì)高級(jí) API 使用的描述性名稱(chēng)非常重要，可以幫助 ChatGPT推斷函數(shù)的功能。

　　2. 為 ChatGPT 編寫(xiě)一個(gè)文本提示，用來(lái)描述任務(wù)目標(biāo)，同時(shí)顯式說(shuō)明高級(jí)庫(kù)中的哪些函數(shù)是可用的。

　　提示中還可以包含有關(guān)任務(wù)約束的信息, 或者 ChatGPT 應(yīng)該如何組織它的答案，包括使用特定的編程語(yǔ)言，使用輔助解析組件等 ;

　　3. 用戶(hù)在循環(huán)中評(píng)估 ChatGPT 的代碼輸出，可以直接執(zhí)行代碼以檢查正確性，也可以使用模擬器。

　　如果有需要的話，用戶(hù)可以使用自然語(yǔ)言向 ChatGPT 提供有關(guān)答案質(zhì)量和安全性的反饋。

　　當(dāng)用戶(hù)對(duì)解決方案感到滿(mǎn)意時(shí)，就可以將最終的代碼部署到機(jī)器人上。

　　ChatGPT+機(jī)器人能做什么？

　　下面是幾個(gè)例子，更完整的ChatGPT能力列表參見(jiàn)代碼倉(cāng)庫(kù)。

　　代碼鏈接：https://github.com/microsoft/PromptCraft-Robotics

• Zero-shot任務(wù)規(guī)劃

　　當(dāng)ChatGPT遇上無(wú)人機(jī)，研究人員首先讓 ChatGPT 能夠控制一臺(tái)真正的無(wú)人機(jī)的全部功能，然后按照下面視頻中進(jìn)行的對(duì)話，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，一個(gè)完全不懂技術(shù)的用戶(hù)，只需要通過(guò)對(duì)話就能實(shí)現(xiàn)控制無(wú)人機(jī)，「自然語(yǔ)言」是一個(gè)非常直觀、高效的用戶(hù)接口。

　　當(dāng)用戶(hù)的指令含糊不清時(shí)，ChatGPT 會(huì)要求用戶(hù)進(jìn)一步說(shuō)明問(wèn)題，并為無(wú)人機(jī)編寫(xiě)復(fù)雜的代碼結(jié)構(gòu)，例如飛行之字（zig-zag）圖案，以便可視化地檢查貨架；甚至還能給用戶(hù)來(lái)一張自拍。

　　研究人員還在 MicrosoftAirSim 模擬器中對(duì)工業(yè)檢查場(chǎng)景中使用ChatGPT進(jìn)行模擬，結(jié)果顯示該模型能夠有效地解析用戶(hù)的高級(jí)意圖和幾何線索，以準(zhǔn)確地控制無(wú)人機(jī)。

• 復(fù)雜的任務(wù)需要用戶(hù)參與反饋

　　當(dāng)把ChatGPT用于機(jī)械臂的操作場(chǎng)景時(shí)，研究人員使用「會(huì)話反饋」（conversational feedback）來(lái)教模型如何將最初提供的 API 組合成更復(fù)雜的高級(jí)函數(shù)，即ChatGPT自己內(nèi)部編碼的函數(shù)。

　　使用以課程為基礎(chǔ)（curriculum-based）的策略，ChatGPT能夠?qū)⑦@些學(xué)到的技能有邏輯地鏈接在一起，以執(zhí)行諸如堆疊塊之類(lèi)的操作。

　　此外，還有一個(gè)例子能展現(xiàn)出ChatGPT的強(qiáng)大能力，研究人員要求模型用木塊構(gòu)建微軟標(biāo)志，即需要將文本域和物理域連接起來(lái)。

　　ChatGPT不僅能夠從內(nèi)部知識(shí)庫(kù)中回憶出微軟的logo，還能夠用SVG的代碼「繪制」出這個(gè)標(biāo)志 ，然后利用上面學(xué)到的技能來(lái)確定現(xiàn)有的機(jī)器人動(dòng)作可以組成它的物理形式。

　　還有一個(gè)例子，研究人員讓 ChatGPT 編寫(xiě)一個(gè)算法，讓無(wú)人機(jī)在不撞上障礙物的情況下，在空中達(dá)到目標(biāo)。

　　只需要告訴模型，它操控的這架無(wú)人機(jī)有一個(gè)前向距離傳感器，ChatGPT 立即能夠?yàn)樗惴ň幋a了大部分關(guān)鍵構(gòu)件，這個(gè)任務(wù)需要與人類(lèi)進(jìn)行一些對(duì)話，ChatGPT 僅通過(guò)自然語(yǔ)言反饋就能進(jìn)行局部代碼修改。

• 在行動(dòng)之前感知世界

　　在算法決定做某事（action）之前能夠感知世界（perception）是打造一個(gè)機(jī)器人系統(tǒng)的基礎(chǔ)。

　　為了測(cè)試 ChatGPT 對(duì)指定概念的理解，研究人員設(shè)計(jì)了一個(gè)框架，要求ChatGPT不斷探索環(huán)境，讓模型訪問(wèn)諸如目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)距離 API 之類(lèi)的函數(shù)，直到找到用戶(hù)指定的對(duì)象，整個(gè)過(guò)程稱(chēng)為感知-行動(dòng)循環(huán)（Perception-action loops）。

　　在實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)，研究人員進(jìn)行了額外的實(shí)驗(yàn)來(lái)評(píng)估 ChatGPT 是否能夠根據(jù)傳感器的實(shí)時(shí)反饋來(lái)決定機(jī)器人應(yīng)該去哪里，而不是讓 ChatGPT 生成一個(gè)代碼循環(huán)來(lái)做出這些決定。

　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了用戶(hù)可以在聊天的每一步輸入一個(gè)相機(jī)圖像的文本描述，并且模型能夠找出如何控制機(jī)器人，并驅(qū)使機(jī)器人到達(dá)一個(gè)特定的對(duì)象。

　　開(kāi)源PromptCraft：收集有價(jià)值的prompt

　　「良好的prompting工程」對(duì)于ChatGPT等大型語(yǔ)言模型成功執(zhí)行機(jī)器人任務(wù)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。

　　但prompting完全是一門(mén)經(jīng)驗(yàn)主義的科學(xué)、缺乏全面的總結(jié)，并且相關(guān)資源也很少，沒(méi)有數(shù)據(jù)集來(lái)幫助該領(lǐng)域的研究人員和愛(ài)好者判斷什么是一個(gè)好的prompt

　　為了彌補(bǔ)這一劣勢(shì)，研究人員開(kāi)源了一個(gè)平臺(tái) PromptCraft，任何用戶(hù)都可以在其上分享不同機(jī)器人類(lèi)別的提示策略示例。

　　這次研究項(xiàng)目的所有提示和對(duì)話都已經(jīng)放在了倉(cāng)庫(kù)中，感興趣的讀者可以繼續(xù)參與貢獻(xiàn)！

　　除了快速設(shè)計(jì)之外，研究人員還計(jì)劃未來(lái)開(kāi)發(fā)多個(gè)機(jī)器人模擬器和接口，以允許用戶(hù)測(cè)試ChatGPT生成的算法性能，目前已經(jīng)發(fā)布了一個(gè)集成ChatGPT的AirSim環(huán)境。

• 把機(jī)器人帶出實(shí)驗(yàn)室，走向世界

　　微軟發(fā)布這些技術(shù)的目的是將機(jī)器人技術(shù)推廣到更廣泛的受眾，研究人員認(rèn)為，基于語(yǔ)言的機(jī)器人控制系統(tǒng)是把機(jī)器人從科學(xué)實(shí)驗(yàn)室?guī)У饺粘Ｓ脩?hù)手中的基礎(chǔ)。

　　也就是說(shuō)，ChatGPT 的輸出不應(yīng)該在沒(méi)有仔細(xì)分析的情況下直接部署在機(jī)器人上。

　　通過(guò)在模擬環(huán)境中獲得實(shí)驗(yàn)結(jié)果，能夠在未來(lái)現(xiàn)實(shí)部署之前對(duì)算法進(jìn)行評(píng)估，并采取必要的安全預(yù)防措施。

　　參考資料：https://www.microsoft.com/en-us/research/group/autonomous-systems-group-robotics/articles/chatgpt-for-robotics/