Штучний інтелект починає витісняти інженерів. Європейські дослідники провели нетиповий експеримент: вони довірили мовній моделі ChatGPT-3 розробку роботизованого сільськогосподарського збирача. Хоча текстова нейромережа не вміє тримати паяльник чи запускати 3D-принтери, науковці використали її як мозковий центр для обробки гігантського масиву технічних даних.
Пошук глобальної загрози: від голоду до помідорів
На першому етапі розробники змусили ChatGPT-3 визначити головні виклики для виживання людства. ШІ виділив три проблеми: голод, глобальне потепління та старіння населення. Автори проєкту зупинилися на загрозі голоду, оскільки автоматизація агросектору допоможе вирощувати більше їжі. Далі ШІ самостійно обрав ідеальну культуру для автоматичного збору — соковиті томати.
Конструювання робота: креслення від нейромережі
Створення концепту повністю лягло на плечі алгоритму. ChatGPT-3 не знає матеріалознавства і не вміє писати чистий код під плати Arduino, але ШІ надав детальні ескізи, технічні характеристики для деталей та опис алгоритмів керування. Люди виступили лише в ролі виконавців: зібрали фізичний прототип за інструкціями чат-бота, мінімально коригуючи креслення.
Етапи розробки робота-фермера спільно з ChatGPT-3
| Етап проєкту | Завдання для ШІ | Результат та рішення ChatGPT-3 | Роль інженерів-людей |
|---|---|---|---|
| Ідентифікація проблеми | Визначити головні загрози людству. | ШІ обрав голод, який можна здолати автоматизацією фермерства. | Аналіз пропозицій, вибір фінального напрямку. |
| Вибір культури | Вибрати рослину для автоматичного збору. | Вибір пав на томати (через простоту збору та рентабельність). | Контроль вибору. |
| Проєктування заліза | Створити концепт маніпулятора та код керування. | ШІ описав схему м’якого захвату, привід та логіку виявлення плодів. | Фізична збірка деталей на 3D-принтері та пайка плат. |
Готовий пристрій успішно пройшов польові випробування, акуратно зриваючи томати без пошкодження кущів. Продуктивність прототипу поки поступається промисловим комбайнам, проте експеримент довів: штучний інтелект здатний проектувати фізичні об’єкти під наглядом інженерів.
Підсумок
Європейські науковці провели успішний експеримент, доручивши нейромережі ChatGPT-3 спроєктувати робота для сільського господарства. ШІ проаналізував глобальні загрози, вибрав боротьбу з голодом за допомогою автоматичного збору томатів та розробив технічне завдання для створення маніпулятора. Інженери-люди зібрали фізичний прототип за вказівками чат-бота, внісши мінімальні зміни в конструкцію. Готовий робот успішно зібрав урожай, довівши можливість прямої співпраці людини та ШІ в галузі робототехніки.
