【库卡移动机器人】我们和最近爆火的AI技术“顶流”ChatGPT聊了聊未来...

　　ChatGPT(全称:Chat Generative Pre-trained Transformer)是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出，是基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码、论文等任务。

　　相比于它的官方功能，小库在和他相处的一周里，更喜欢它的“摸鱼”功能，看似在进行机器人之间的内卷，实则在听它吹彩虹屁↓↓↓

　　当然，尽管ChatGPT的算法已经很先进了，但有时依然会“一本正经地胡说八道”，存在事实性错误、知识盲区和常识偏差等诸多问题。例如：

　　众所周知，小库（特指KUKA AMR）是AMR工业移动机器人！

　　不过，人无完人嘛，总体上ChatGPT还是瑕不掩瑜的，至少在情人节这种特殊节日里，当身边的小伙伴们沉浸在“恋爱的酸臭味”里时，小库也和ChatGPT玩得不亦乐乎。

　　和众多程序一样，ChatGPT也是通过多代模型迭代出来的先进产物。其前身为OpenAI此前的语言模型GPT-3，而GPT-3也经历了从1代到3代的演化。不过，小库也有仔细研究关于ChatGPT的相关报告，发现GPT、GPT-2和GPT-3的算法模型并没有太大改变，但为什么ChatGPT可以发生如此革命性的变化？

　　通过梳理前几代模型，其实不难发现，ChatGPT之所以能实现如此革命性的变化，新技术RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback，即基于人类反馈的强化学习)）解决了生成模型的核心问题，是AIGC（AI-Generated Content，人工智能生成内容）技术进展的成果。从GPT到GPT-3，优化主要来自算力增加。

　　尽管其算法模型改变不大，但其参数量从1.17亿增加到1750亿，预训练数据量从5GB增加到45TB，其中GPT-3训练一次的费用是460万美元，总训练成本达1200万美元。不理解？没关系，你可以简单理解为“烧钱”。

　　细细研究ChatGPT后，小库认为，ChatGPT的出现将会更进一步推动人工智能、机器人、大数据、工业互联网、智能制造等诸多领域的发展。

　　正如，ChatGPT自己认为的这样。

　　随着AGV/AMR技术的不断发展，导航方式愈加多样化，激光、视觉、二维码等新导航技术的融合应用，单台移动机器人感知能力的增强，群体智能、多设备协同的要求，这对单机算力和多机调度、多设备高效协作的软件系统的算力要求也将大大提升。而ChatGPT的迭代与更新显然已经推动了算法算力水平的大步跨越。

　　KUKA AMR

　　一辆优秀的AMR移动机器人需要快速识别和感知周边环境信息，并且快速做出对应决策并采取行动。尽管，目前市面上的移动机器人已经具备自主避障的功能，但受制于算法算力和硬件设备成本等客观因素的影响，其应对接二连三出现的突发事件（例如，工厂中一架货架倒塌，货物掉落，人员通行，人机混杂等诸多突发情况）还是会出现有心无力的情况。

　　算法算力的提高，意味着移动机器人可以更快速地处理更多更复杂数据和信息，并且更快速地做出预判及反应，以实现更高效的群体智能和人机协同，提升生产效率，提高企业效益和竞争力。

　　同时，ChatGPT作为一种基于深度学习的自然语言处理技术，可以实现对关键信息的提炼和输出，完全可以应用于移动机器人，以构建移动机器人的自然语言对话系统，帮助移动机器人更好的理解人类语言，作出相应准确幽默的回答和反应，使移动机器人可以像人类员工一样和我们进行日常交流，让工作更有乐趣。

　　或许在未来的某一天，AMR员工和小库的日常互动将变得越来越生动有趣。

　　每一项技术的诞生与迭代，都不是独立而行的，而是在现有技术基础上进行升级革新，为人们提供更便捷、更舒适的工作和生活。

　　当然，ChatGPT目前而言还是太烧钱了些，不过我们依然可以期待“未来”，ChatGPT的未来，移动机器人的未来，智能制造的未来以及我们的美好未来。

　　正如ChatGPT的回答一样。