福建舰与ChatGPT人形机器人的奇妙融合将会是怎样的未来场景

福建舰与ChatGPT+人形机器人的未来融合：逆天的可能性

在ChatGPT的问世之前，一家英国机器人公司Engineered Arts早已将其人形机器人Ameca与GPT3相结合，让它能够自由地与工程师进行对话。Ameca因其丰富且逼真的人类表情而受到广泛关注，包括皱眉、眨眼、瞪眼和咧嘴笑等。随着Ameca接入GPT3，它不仅能进行交流，还能表现出复杂的情感。

那么，当Ameca进一步升级为支持ChatGPT时，我们会看到什么样的变化？也许它真的会超越人类的能力。

除了控制机械臂和空中无人机之外，微软还将ChatGPT集成到必应搜索引擎中，这是对该技术前景的一次重大展现。微软在OpenAI上投入了数十亿美元，并在最新一周发布了一份技术论文，展示了如何使用语言模型指导机器人的设计原则。

尽管ChatGPT显示出了强大的信息整合和对话能力，但它仍然需要帮助来完成复杂任务。在指导LLM（大型语言模型）解决机器人任务方面，微软提出了几个挑战，如提供完整而准确的问题描述，以及确定正确的函数调用和API集。此外，还需要通过特殊参数来偏向答案结构，以确保输出符合预期。

为了有效地将ChatGPT用于机器人应用，研究人员构建了一个由四个步骤组成的流程：

定义高级函数库，该库可以针对特定场景定制，并映射到现有的低级实现。

为ChatGPT构建一个提示符，该提示符描述任务目标并标识可用高级函数，同时包含约束信息。

用户评估代码输出，可以直接分析或通过模拟反馈答案质量和安全性。

迭代后，如果用户满意，则代码可以部署到实际操作中的机器上。

例如，在一个示例中，微软研究人员成功利用ChatGPT控制手臂执行堆叠木块等复杂操作，并且能够根据内部知识库回忆出微软标志，然后“绘制”以SVG代码形式，再找到现有动作以物理形式呈现。这意味着即使没有直接编程，也可能通过自然语言指令来教会模型执行更高层次的任务。

此外，他们还尝试使用ChatGPT控制无人飞行车辆。在给出的提示长列表后，其中列出了可用的计算命令，以后的请求便是告诉聊天系统使用这些命令以各种方式操控无人驾驶汽车。这包括要求识别饮料如椰子水或可口可乐罐，以及编写导航代码结构。此举证明，即使没有直接编码，对于某些简单但关键功能，也可能依赖于这种方法来开发新的程序或者改进既有系统。