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ChatGPT 無疑是今年最出圈的科技熱點(diǎn)，和之前我們認(rèn)知中的 AI 不太一樣，它擁有更為強(qiáng)大的語言理解和文本生成能力，更能“聽懂”人話，做到與真正人類幾乎無異的交流，甚至可以寫論文、腳本、代碼。如此強(qiáng)大的人工智能，只讓它活在屏幕里未免有點(diǎn)大材小用，所以越疆工程師們?cè)谝环芯亢�，�?ChatGPT 與越疆協(xié)作機(jī)器人結(jié)合，在物理世界做出了應(yīng)用實(shí)踐。
機(jī)器人調(diào)酒師
一名優(yōu)秀的調(diào)酒師應(yīng)該具備什么樣的特質(zhì)？出色的調(diào)酒技能只是基礎(chǔ)，他還應(yīng)該善于溝通，在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候給予客人一定的心靈慰藉。在越疆機(jī)器人調(diào)酒項(xiàng)目中，工程師們將 ChatGPT 巧妙融入其中，一下讓冷冰冰的機(jī)器人，成為了一名懂酒懂心的優(yōu)秀調(diào)酒師。
我們前期對(duì) ChatGPT 進(jìn)行了訓(xùn)練，詳細(xì)告知它應(yīng)該扮演的角色（調(diào)酒師），各式雞尾酒的配方、口感等內(nèi)容。
經(jīng)過訓(xùn)練后，機(jī)器人調(diào)酒師變得可靠又貼心，擁有更多自主判斷能力。比如顧客提出不合理要求，故意要求在長島冰茶雞尾酒中放茶時(shí)，ChatGPT 會(huì)反饋長島冰茶里并沒有茶，其實(shí)是各種烈酒和可口可樂混合而成。
當(dāng)顧客沒有明確的酒類需求，只提出推薦一杯能讓心情好起來的雞尾酒時(shí)，ChatGPT 則會(huì)根據(jù)對(duì)話者的當(dāng)下情緒狀況自行分析判斷，推薦【藍(lán)色夏威夷】雞尾酒，理由是酸酸甜甜的口感，有助于恢復(fù)心情。
當(dāng)顧客表示口味比較酸，卻沒有提任何要求時(shí)，ChatGPT 會(huì)根據(jù)語境推測對(duì)話者需求是進(jìn)行口味調(diào)節(jié)，并且知道用現(xiàn)有材料椰奶來中和酸味，而普通 AI 大概率會(huì)因?yàn)檫@種模糊需求不知所措，發(fā)出”我不明白您在說什么“的感嘆。
更重要的是，在被授予越疆協(xié)作機(jī)器人控制接口信息后，ChatGPT 會(huì)根據(jù)不同雞尾酒的特點(diǎn)，為機(jī)器人生成搖酒軌跡和代碼。然后機(jī)器人調(diào)酒師就能帥氣地制作各式各樣的雞尾酒。
智能物品分揀
調(diào)試機(jī)器人需要不低的技術(shù)門檻，以往工程師需要輸入大量代碼來引導(dǎo)機(jī)器人運(yùn)作，操控不同的機(jī)器人可能還會(huì)涉及不同的編程語言。而在 ChatGPT 的幫助下，工程師可以直接用口語描述想做什么，由 ChatGPT 自動(dòng)編譯成機(jī)器語言，充分調(diào)動(dòng)機(jī)器人的手、眼、腦指揮機(jī)器人行動(dòng)。
簡單的抓取和任務(wù)步驟描述自然難不倒機(jī)器人和 ChatGPT，為了提升難度，我們要求它在各式物品中抓取一斤橘子，這時(shí) ChatGPT 會(huì)多線并行，自動(dòng)完成水果識(shí)別、水果抓取、重量計(jì)算等一系列工作并完成任務(wù)。
當(dāng)要求它對(duì)桌面物品進(jìn)行分類時(shí)，無需告知細(xì)節(jié)和步驟，ChatGPT 會(huì)自行借助相機(jī)識(shí)別桌面物品，并自動(dòng)做出類別判斷，完成分類任務(wù)，相比以往依靠人工標(biāo)注分類的機(jī)器人而言，運(yùn)作更為聰明。
從兩個(gè)方案實(shí)踐的情況來看，ChatGPT 確實(shí)能通過理解和學(xué)習(xí)人類的語言，結(jié)合實(shí)際來進(jìn)行互動(dòng)，還能快速生成符合不同場景的機(jī)器人代碼，匹配用戶需求，大大減少了開發(fā)時(shí)間和成本。
從技術(shù)層面分析，ChatGPT 大模型學(xué)習(xí)人類先驗(yàn)知識(shí)，融入各類物理感知，以協(xié)作機(jī)器人為載體，增強(qiáng)了人機(jī)交互、人機(jī)協(xié)作的體驗(yàn)感，讓機(jī)器人更加智能化、人性化。在此基礎(chǔ)上，越疆形成了自己的機(jī)器人大規(guī)模模型技術(shù)框架。
總體技術(shù)框架：人類通過自然語言交互下達(dá)任務(wù)指令，通過語音識(shí)別技術(shù)轉(zhuǎn)換為文本輸入給ChatGPT，ChatGPT 大規(guī)模語言模型根據(jù)從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的大量人類先驗(yàn)知識(shí)（包括語言類知識(shí)和世界知識(shí)等），以及前期 Prompt 指令的微調(diào)訓(xùn)練后（使得 ChatGPT 更有效適應(yīng)下游任務(wù)），理解人類任務(wù)指示，可融合視覺、力覺等物理感知信息，做出最終任務(wù)決策，并控制機(jī)器人執(zhí)行完成指定任務(wù)。
未來，越疆將在“AI+機(jī)器人”領(lǐng)域不斷創(chuàng)新突破，與更多前沿技術(shù)融合碰撞，讓協(xié)作機(jī)器人真正具有自主感知、智能決策、精細(xì)操作等特性，并推動(dòng)大規(guī)模模型在機(jī)器人先進(jìn)制造和商業(yè)服務(wù)業(yè)的落地應(yīng)用。
