ChatGPT será usado para instruir robots y drones

El sistema puede resolver problemas de codificación y depurar programas, así como responder a diálogos y buscar aclaraciones, según los investigadores.

Con el fin de probar si las personas pueden usar ChatGPT para instruir a los robots sin saber lenguajes de programación o comprender los sistemas de robótica, Microsoft realizó una investigación para ver corroborar esto

“El desafío clave aquí es enseñar a ChatGPT cómo resolver problemas considerando las leyes de la física, el contexto del entorno operativo y cómo las acciones físicas del robot pueden cambiar el estado del mundo”, dijo Microsoft en una publicación de blog.

“Resulta que ChatGPT puede hacer mucho por sí mismo, pero aún necesita ayuda. Nuestro documento técnico describe una serie de principios de diseño que se pueden usar para guiar los modelos de lenguaje hacia la resolución de tareas de robótica. Estos incluyen, entre otros, estructuras de avisos especiales, API de alto nivel y comentarios humanos a través de mensajes de texto”, agregó.

Microsoft dispuesto a experimentar con ChatGPT

Después de que a ChatGPT se le dio acceso a datos de detección de objetos y distancia de objetos a través de interfaces de aplicaciones, los investigadores de Microsoft investigaron su capacidad para generar código, principalmente en Python, para escenarios de robótica como la planificación de disparo cero y la generación de código.

Como el chatbot de IA se entrenó con una gran cantidad de código y texto escrito, puede generar código.

El sistema puede resolver problemas de codificación y depurar programas, así como responder a diálogos y buscar aclaraciones, según los investigadores.

Además, ChatGPT se probó como una interfaz basada en lenguaje entre un usuario no técnico y un dron teniendo en cuenta estas capacidades de diálogo y aclaración.

Los investigadores señalan que, si bien GPT-3, LaMDA y Codex demostraron buenos resultados en lo que respecta a la planificación y codificación de robótica, ChatGPT se destaca como "una herramienta de robótica potencialmente más versátil porque incorpora lenguaje natural y modelos de generación de código con flexibilidad de diálogo".