चैटजीपीटी ने रोबोट को डिजाइन किया, देखें वीडियो

• एआई को आवश्यक तथ्य दिये गये थे

• टमाटर की कटाई करने वाला रोबोट बना

• शोध दल इसे और उन्नत बनाना चाहता है

राष्ट्रीय खबर

रांचीः चैटजीपीटी अब दैनिक प्रयोग में काम आने लगा है। इस बारे में संदेह और आशंकाएं भी काफी व्यक्त की जा चुकी हैं। मैंने खुद इसे आजमाते हुए कविता, लेख और यहां तक कि सम्पादकीय भी लिखा है। लेकिन यह ओपन प्लेटफॉर्म चित्र बनाने के बाद अपने शोध के अगले चरण में पहुंच गया है। पहले से ही यह कहा गया था कि कविताएं, निबंध और यहां तक कि किताबें भी — क्या ऐसा कुछ है जिसे चैटजीपीटी हैंडल नहीं कर सकता है।

इन नए एआई विकासों ने टीयू डेल्फ़्ट और स्विस तकनीकी विश्वविद्यालय ईपीएफएल के शोधकर्ताओं को थोड़ी गहराई तक जाने के लिए प्रेरित किया है। इनलोगों ने इसकी सक्षमता को परखा है। इस काम के लिए शोध दल ने ह जांचा है कि क्या चैटजीपीटी भी एक रोबोट डिजाइन कर सकता है? और क्या यह डिजाइन प्रक्रिया के लिए अच्छी बात है, या इसमें जोखिम हैं। शोधकर्ताओं ने नेचर मशीन इंटेलिजेंस में अपने निष्कर्ष प्रकाशित किए।

देखें कैसे काम करता है यह रोबोट

मानवता के लिए भविष्य की सबसे बड़ी चुनौतियाँ क्या हैं? यह पहला सवाल था कि कोसिमो डेला सैंटिना, सहायक प्रोफेसर, और पीएचडी छात्र फ्रांसेस्को स्टेला, दोनों टीयू डेल्फ़्ट से, और ईपीएफएल से जोसी ह्यूजेस ने चैटजीपीटी से पूछा। डेला सैंटिना कहती हैं, हम चाहते थे कि चैटजीपीटी न केवल एक रोबोट डिजाइन करे, बल्कि एक ऐसा रोबोट जो वास्तव में उपयोगी हो।

अंत में, उन्होंने खाद्य आपूर्ति को अपनी चुनौती के रूप में चुना, और जब उन्होंने चैटजीपीटी के साथ बातचीत की, तो उन्हें टमाटर-कटाई करने वाले रोबोट बनाने का विचार आया। शोधकर्ताओं ने चैटजीपीटी के सभी डिजाइन निर्णयों का पालन किया। स्टेला के अनुसार, वैचारिक चरण में इनपुट विशेष रूप से मूल्यवान साबित हुआ।

चैटजीपीटी डिज़ाइनर के ज्ञान को विशेषज्ञता के अन्य क्षेत्रों तक विस्तारित करता है। उदाहरण के लिए, चैट रोबोट ने हमें सिखाया कि स्वचालित करने के लिए कौन सी फ़सल सबसे अधिक आर्थिक रूप से मूल्यवान होगी। लेकिन कार्यान्वयन चरण के दौरान चैटजीपीटी उपयोगी सुझावों के साथ भी आया। टमाटर को कुचलने से बचने के लिए सिलिकॉन या रबर से ग्रिपर बनाएं और डायनेमिक्सल मोटर रोबोट को चलाने का सबसे अच्छा तरीका है।

स्टेला कहती हैं, इंसानों और एआई के बीच इस साझेदारी का नतीजा एक रोबोटिक हाथ है जो टमाटर की कटाई कर सकता है। शोधकर्ताओं ने सहयोगी डिजाइन प्रक्रिया को सकारात्मक और समृद्ध पाया। हालांकि, हमने पाया कि इंजीनियरों के रूप में हमारी भूमिका अधिक तकनीकी कार्यों को करने की ओर स्थानांतरित हो गई। मशीन इंटेलिजेंस में, शोधकर्ता मनुष्यों और बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के बीच सहयोग की अलग-अलग डिग्री का पता लगाते हैं, जिनमें से चैटजीपीटी एक है। सबसे चरम परिदृश्य में, एआई रोबोट डिज़ाइन को सभी इनपुट प्रदान करता है, और मानव आँख बंद करके उसका अनुसरण करता है। इस मामले में, एलएलएम शोधकर्ता और इंजीनियर के रूप में कार्य करता है, जबकि मानव डिजाइन उद्देश्यों को निर्दिष्ट करने के लिए प्रबंधक के रूप में कार्य करता है।

आज के एलएलएम के साथ ऐसा चरम परिदृश्य संभव नहीं है। और सवाल यह है कि क्या यह वांछनीय है। “वास्तव में, एलएलएम आउटपुट भ्रामक हो सकता है यदि यह सत्यापित या मान्य नहीं है। एआई बॉट्स को एक प्रश्न का ‘सबसे संभावित’ उत्तर उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, इसलिए रोबोटिक क्षेत्र में गलत सूचना और पूर्वाग्रह का जोखिम है,” डेला सैंटिना कहते हैं। एलएलएम के साथ काम करना अन्य महत्वपूर्ण मुद्दों को भी उठाता है, जैसे साहित्यिक चोरी, पता लगाने की क्षमता और बौद्धिक संपदा।

डेला सैंटिना, स्टेला और ह्यूजेस रोबोटिक्स पर अपने शोध में टमाटर की कटाई करने वाले रोबोट का उपयोग करना जारी रखेंगे। वे नए रोबोट डिजाइन करने के लिए एलएलएम का अध्ययन भी जारी रखे हुए हैं। विशेष रूप से, वे एआई की स्वायत्तता को अपने स्वयं के निकायों को डिजाइन करने में देख रहे हैं। स्टेला ने निष्कर्ष निकाला, आखिरकार हमारे क्षेत्र के भविष्य के लिए एक खुला प्रश्न यह है कि 21वीं सदी की चुनौतियों का सामना करने के लिए रोबोटिक्स के लिए आवश्यक रचनात्मकता और नवाचार को सीमित किए बिना रोबोट डेवलपर्स की सहायता के लिए एलएलएम का उपयोग कैसे किया जा सकता है।