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当我还在和ChatGPT聊天，有人已经开始用它来控制机器人干活了
ChatGPT 的功能目前已扩展到机器人领域，可以用语言直观控制如机械臂、无人机、家庭辅助机器人等的多个平台。这会改变人机交互的未来形式吗？
你可曾想过用自己的话告诉机器人该做什么，就像对人说话那样？
比如说，只要告诉你的家庭助理机器人「请帮我热一下午餐」，然后它就能自己找到微波炉。很神奇，对吗？
✨💻无需再用手写束缚，ChatGPT引领革命性转变！🚀在人机交互的广阔天地中，语言曾是驾驭智能机械的信使。然而，传统的代码书写长久以来一直是控制机器的硬核法则。直到ChatGPT的横空出世，这一局面悄然发生了翻天覆地的变化。🌍💻这位新兴的语言与技术巨头，正以锐不可当的力量打破陈规，将编程语言融入日常对话中，让思绪直接转化为程序指令。🤖💬这意味着，无论是复杂的算法还是基础操作，只需寥寥几字，ChatGPT就能精准执行，解放双手于繁琐的代码编写之中。💻🌟ChatGPT不仅简化了控制流程，更推动了人工智能的普及和易用性。它像一把钥匙，开启了通往智能化世界的新大门，让每个人都能与机器无缝沟通，实现创新思维的快速落地。🔑🌐未来已来，拥抱这个语言与技术融合的新纪元，让我们一起期待ChatGPT引领的这场智能革命，书写更高效、更人性化的编程新篇章！📖💻
Microsoft researchers delved into the realm of enhancing natural human-computer interaction through the utilization of OpenAI‘s groundbreaking AI language model, ChatGPT. 🧠💻 This cutting-edge study aimed to harness the power of this innovative tool to revolutionize how we engage with technology seamlessly. 🚀
论文链接：
🚀🔍Microsoft’s latest research paper, “Revolutionizing Robotics with ChatGPT”, is a fascinating delve into the future of AI-driven robotics. 🤖✨The study explores how Microsoft’s cutting-edge language model, ChatGPT, is set to transform the industry by enhancing robotic capabilities and enabling smarter interactions. stattng from the premise that AI has already made significant strides in automation, the paper delves into the potential for ChatGPT to revolutionize tasks like object recognition, navigation, and even decision-making for robots. 🤖🎯By leveraging its natural language processing prowess, ChatGPT promises to bridge the gap between human-like communication and robotic functionality.The authors highlight the significance of this shift, not just in improving efficiency but also in fostering more intuitive and adaptable robotics. They envision a world where robots can better understand and respond to complex user requests, enhancing the overall user experience. 🤝💻While shedding light on the technical advancements, the paper also touches upon potential ethical considerations and the need for responsible deployment of these AI-powered systems. It’s a thought-provoking read that leaves readers pondering the implications of this rapid technological evolution. 🤔🌍If you’re interested in staying updated on Microsoft’s research in this field or want to dive deeper into the ChatGPT robotics potential, feel free to explore the original paper linked below. Remember, your privacy is our top priority! 🔐📚 #ChatGPTRobotics #AIinRobotics #MicrosoftResearch
🌟ChatGPT🚀：一款训练于海量文本与人类对话数据的语言巨匠，它能流畅地应对各类prompt和问题，输出精准无误的语句。🔥研究焦点在于探究其能否超越文字逻辑，对现实世界进行深度推理，助力机器人高效执行任务。🎯这项创新旨在简化人机交互，让使用者无需掌握繁琐的编程语言或机器人系统知识，就能轻松互动。🌍通过这样的技术进步，我们期待实现更无缝的人机协作，开启智能新时代！💻📚
🌟教ChatGPT掌握机器人技术的秘诀在于🔍理解并应用物理法则、环境互动及肢体动作优化，引导它在现实世界中巧妙地操纵和调整周围情境。🎯这项挑战不仅关乎理论知识，更是实践操作与创新思维的深度融合。
🌟ChatGPT虽强大，但仍需辅助💡。论文揭示了一系列关键设计原则，用于指引其处理机器任务，如精巧的特別提示📚、高阶API💡和基于人机互动的反馈💡。这标志着迈向机器人系统开发新纪元的步伐，研究者热切期待激发更多创新者投身这一引人入胜的探索领域🌍。别忘了，每一项进步都离不开团队的智慧与努力💪！SEO优化：#ChatGPT辅助#机器人设计原则#未来机器人研究
当今机器人技术面临的挑战，以及 ChatGPT 能提供的帮助
目前机器人的操作流程是从工程师或技术用户开始，需要他们将任务需求转换为系统代码。工程师会处于工作流程的回路中，他们需要不断编写新的代码和规范来纠正机器人的行为。总得来说，这个过程是缓慢的（用户需要编写低级代码）、昂贵的（需要对机器人技术有深入了解的高技能用户）且低效的（需要多次交互才能正常运转）。
但 ChatGPT 开启了一种新的机器人范式，并允许潜在的非技术型用户参与到回路之中，在监视机器人性能的同时向大型语言模型（LLM）提供高级反馈。通过遵循研究的设计原则，ChatGPT 可以为机器人场景生成代码。在没有任何微调的情况下，研究利用 LLM 的知识来控制不同的机器人形状，以完成各种任务。工作中，研究人员展示了多个 ChatGPT 解决机器人难题的示例，以及在操作、空中和导航领域的复杂机器人部署。
机器人与 ChatGPT：设计原则
Prompting LLM 是一门高度实证的科学。研究通过反复试验建立了一套为机器人任务编写 prompt 的方法和设计原则：
首先，研究定义了一组高级机器人 API 或函数库。这个库可以特定于特定的机器人，并且可以映射到机器人的控制堆栈或感知库中现有的低级实现。对高级 API 使用描述性名称非常重要，这样 ChatGPT 就可以推断它们的行为；
接下来，研究人员为 ChatGPT 编写一个文本 prompt，它描述了任务目标，同时明确说明来自高级库的哪些函数是可用的。Prompt 还可以囊括关于任务约束的信息，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）；
用户在回路中评估 ChatGPT 的代码输出，要么通过直接检查，要么使用模拟器。如果需要，用户可以使用自然语言向 ChatGPT 反馈答案的质量和安全性。
用户满意解决方案的话，代码就可以最终部署到机器人上。
理论已经够多了，ChatGPT 到底能做什么？
让我们参看几个例子，你还可以在代码库中找到更多案例研究。
零样本任务计划
研究人员让 ChatGPT 控制真正的无人机，经证明，它是非技术用户和机器人之间非常直观的基于语言的接口。当用户的指令含糊不清时，ChatGPT 会提出要明晰问题，并为无人机编写复杂的代码结构以直观地检查架构，例如锯齿形模式。它甚至学会了自拍！
研究人员还使用 Microsoft AirSim 模拟器在一个模拟工业检验场景中使用 ChatGPT。该模型能够有效地解析用户的高级意图和几何线索，从而准确地控制无人机。
回路中的用户：当复杂的任务需要对话时
接下来，研究人员将 ChatGPT 用于机械臂的操作场景，并使用对话反馈来教会模型如何将最初提供的 API 组合成更复杂的高级函数：ChatGPT 自动编程。该模型能够使用课程本位策略，按照逻辑将学习到的技能链接在一起，以执行诸如堆叠块等操作。
此外，当用木块构建微软标志时，该模型展示了一个连接文本和物理域的完美示例。它不仅能够从内部知识库中回忆 logo，还能够「绘制」logo（作为 SVG 代码），然后使用上面学到的技能来找出哪些现有的机器人动作可以构成其外形。
接下来，研究人员让 ChatGPT 编写一个算法，让无人机在达到空中目标的同时不撞上障碍物。他们告诉模型，这架无人机有一个面向前方的距离传感器，ChatGPT 立即为算法编写了大部分关键构建块。这项任务需要与人进行一些对话，ChatGPT 仅使用语言反馈就能进行本地化代码改进的能力令人印象深刻。
感知 – 行动回路：机器人在行动前感知世界
在做某事（行动）之前感知世界（感知）的能力是任何机器人系统的基础。因此，研究人员决定测试 ChatGPT 对这个概念的理解，并要求它探索一个环境，直到找到用户指定的对象。研究为模型提供了对象检测和对象距离 API 等功能，并验证了它生成的代码成功实现了感知 – 行动循环。
在实验阶段，研究者进行了额外的实验，以评估 ChatGPT 是否能够根据传感器反馈实时决定机器人应该去哪里（而不是让 ChatGPT 生成一个代码回路来做出这些决定）。有趣的是，恰好验证了可以在对话的每一步中输入相机图像的文本描述，并且模型能够弄清楚如何控制机器人，直到它到达特定的对象。
PromptCraft, LLM + 机器人研究的协作开源工具
良好的 Prompt 工程对于大型语言模型的成功至关重要，例如 ChatGPT 用于机器人任务。可惜，Prompt 是一门实证科学，缺乏全面和可访问的资源，其中能为该领域的研究人员和爱好者提供帮助的例子也是良莠不齐。为了弥合这一差距，研究者引入了「PromptCraft」，这是一个协作开源平台，任何人在这里都可以分享不同机器人类别的 Prompt 策略示例，而且，研究者公布了在这项研究中使用的所有 Prompt 和对话。
除了 Prompt 设计，研究还希望包括多个机器人模拟器和界面，允许用户测试他们的 ChatGPT 生成的算法。作为开始，研究还发布了一个与 ChatGPT 集成的 AirSim 环境，任何人都可以使用它来展开这些想法。
ChatGPT-AirSim 接口
让机器人走出实验室，走向世界
发布这些技术是一件值得庆祝的事，因为这会扩大机器人技术的受众面。微软的研究人员相信，基于语言的机器人控制将会为让机器人从科学实验室走进日常用户的生活中奠定基础。
本文要强调的是，在没有仔细分析的情况下，ChatGPT 的输出并不意味着要直接部署在机器人上。研究者鼓励用户利用模拟的力量，以便在潜在的现实生活部署之前评估这些算法，并始终采取必要的安全预防措施。本文所讲述的工作只代表了在机器人领域运行的大型语言模型的交集中可能实现的一小部分，希望能为更多的研究提供灵感。返回搜狐，查看更多
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