Para impulsar el LLM, Microsoft ha construido una serie de principios de diseño destinados a escribir indicaciones para tareas de robótica. Para ello ha definido un conjunto de interfaces de programación de aplicaciones (API) robóticas.
Una vez escrito el mensaje de texto para que ChatGPT lo interprete, en el que se describe el objetivo de la tarea que debe realizar la máquina, se indica explícitamente lo que debe hacer, lo que no debe hacer o cómo el ‘chatbot’ debe formular sus respuestas.
El desarrollador o ingeniero aguarda la respuesta o salida del código de ChatGPT utilizando un simulador y, si es necesario, utiliza lenguaje natural para evaluar a la IA sobre la calidad y la seguridad de sus contestaciones.
Una vez el modelo haya respondido del modo deseado y la solución es viable, se implementa en el robot el código final del chat de inteligencia artificial.
Casos de ChatGPT en robots
La compañía tecnológica ha compartido una serie de experimentos para mostrar cuáles son las acciones a las que pueden responder los robots utilizando el modelo desarrollado por OpenAI.
En primer lugar, le hizo saber los pasos que han de segurise para controlar un dron real y este supo escribir estructuras de código complejas, como un patrón en zigzag para visualizar las baldas de una estantería.
ChatGPT también se utilizó con el simulador Microsoft AirSim, un escenario en el que el modelo “pudo analizar la intención del usuario” y las señales detalladas para controlar un dron con precisión.
Este lenguaje se probó, incluso, en un escenario de manipulación con un brazo robótico. Tras analizar las directrices, ChatGPT supo encadenar una serie de habilidades aprendidas para, entre otras actividades, apilar bloques de madera.
Los desarrolladores también optaron por atribuir a estos robots objetivos como encontrar objetos, mediante funciones de detección. Asimismo, realizó experimentos adicionales para evaluar si el ‘chatbot’ puede decidir dónde dirigir a la máquina en función de lo que debía buscar.
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