未来的奇迹ChatGPT与人形机器人的融合将带来怎样的惊喜

在ChatGPT的发布之前，一家英国机器人公司Engineered Arts就将其人形机器人Ameca接入了GPT3，实现了它可以自由地跟工程师对话。我们之前介绍过会做表情的机器人，就是Ameca及其不同版本，它因丰富且超逼真的人类表情而引起了大量关注，比如皱眉、眨眼、瞪眼，咧嘴笑等等。当Ameca接入GPT3后，它便能与工程师们自由地聊天。

那么，如果Ameca接入ChatGPT之后会发生什么呢？也许她真的要逆天了。ChatGPT以其强大的信息整合和对话能力惊艳了全球。它可以对各种提示和问题生成符合人类理解的响应。微软在OpenAI上投入数十亿美元，并将ChatGPT集成到必应搜索引擎中，近日还将其功能扩展到控制机械臂和空中无人机。本周早些时候，微软发布了一份技术论文，描述了一系列可用于指导语言模型解决机器人任务的设计原则。

"事实证明，ChatGPT可以做很多事情，但它仍然需要一些帮助，”微软在谈到其编程机器人的能力时写道。为了有效地将ChatGPT用于机器人应用，研究人员构建了一个由以下步骤组成的流程：

首先，他们定义了一个高级机器人函数库。这一库可以特定于感兴趣的场景，并且可以映射到现有的低级实现，这样 ChatGPT 就可以推断它们的行为。

接着，他们为ChatGPT构建一个prompt，该提示符描述了任务目标，同时还标识了库中可用的高级函数。

用户在回路中评估 ChatGPT 的代码输出，要么通过直接分析，要么通过模拟。在这个过程中，可以使用自然语言向 ChatGPG 反馈答案的质量和安全性。

最后，在对生成方案进行迭代后，当用户满意的话，便能够部署代码至设备。

例如，在一个例子中，将ChatGPt用于控制手臂操作的情景。一开始，它使用对话反馈来教会模型如何将最初提供API组合成更复杂、高级功能，由该模型自己编码。这一过程称为基于课程策略，该模型能够将这些学习到的技能逻辑地链接起来，以执行诸如堆叠块这样的操作。此外，该模型甚至能用木块搭出微软标志，从内部知识回忆出SVG代码形式“绘制”标志，然后利用学到的技能找出哪些现有动作形成物理形式。

此外，还有人尝试让这个系统控制空中的无人飞行车辆。在此之前，他们给予该系统相当长的一个提示列出它可能编写的一系列计算命令来操控无线遥控汽车。而随后的请求则要求系统根据某种方式操控这架无线遥控汽车，如要求它用摄像头识别饮料，如椰水或可乐罐瓶子。此外，这个系统还能仅凭基本API结构编写导航代码结构供未来参考。

总之，将这种前沿技术融合进我们的生活不仅令人期待，而且充满挑战性的可能性正在逐步揭开面纱。而正是这样一种悬念，让我们更加好奇地去探索未来的科技创新所带来的改变，以及这些改变如何影响着我们的生活方式与社会发展。