ChatGPT机器人带来哪些新可能我们问了问ChatGPT

ChatGPT是一种基于自然语言处理(NLP)和机器学习的语言模型,按照这一理解,ChatGPT 其实与机器人能够关联的点并不多。

但由于ChatGPT近来热度居高不下,不断有读者后台咨询机器讲堂,希望了解其与机器人结合的可能性。

为此,我们尝试通过ChatGPT去找找答案。

▍ChatGPT和AI对比

谈到应用领域前,我们询问了ChatGPT其与AI的区别。

AI 是人工智能的统称,涵盖了诸多子领域,也与机器人等挂钩时间更久,机器人 AI应用已经非常广泛。

就侧重点而言,ChatGPT 主要是以文本数据为训练数据,因此功能主要集中在自然语言处理,特别是对话生成,这也使得ChatGPT看似具备AI的特征。但实际 ChatGPT 是一种基于Transformer 模型的 NLP 工具,是 AI 的具体实现之一。

区别在于,实则原先AI 模型的训练数据不仅有各种形式的文本数据,还有图像数据、语音数据等,从语音识别、图像识别到自然语言处理等原先都是 AI 的应用领域。

在原先,AI 应用领域已经十分广泛,涵盖了各种行业,从金融、医疗到智能家居等,而 ChatGPT 应用领域主要是自然语言处理,如聊天机器人、问答系统等,可以说具体应用ChatGPT 只是 AI 的一个子领域。

在此基础上,ChatGPT 强化了对于数据的应用和处理,例如可以根据新的数据进行自学习,以不断提高自身的处理能力,这让其语言回复会越来越连贯,对于客户来说更加友好。

有了这个认知,我们再去询问了ChatGPT对于机器人的实际提升作用。

▍ChatGPT 机器人?

ChatGPT提到,用户可以训练它来生成文本,回答问题,做决策等任务,同时,ChatGPT 也可以为机器人提供自然语言处理能力,提高机器人的用户体验和交互能力。

我们提问道,ChatGPT 机器人能否有更详细的案例?ChatGPT回答,具体来说其可以通过训练大量的文本数据来生类般的对话,并能回答用户的问题,从而被用于对话界面、语音识别、机器人控制等方面,进一步改善机器人的功能,降低机器人的使用门槛。

由此可以发现,在商用场景中,ChatGPT与AI在机器人上的应用其实区别不大。核心在于门槛更低且效率更高、更加精准。

那么未来具体有哪些机器人领域ChatGPT能够切入?ChatGPT回答这包括:

(1)虚拟助手:它可以为用户提供信息查询和服务。

(2)问答系统:可以被训练来回答用户的问题,提供信息查询服务。

(3)对话机器人:可以进行多轮对话。

(4)自然语言生成:可以生成文本内容,例如文章,摘要,描述等。

(5)自然语言理解:可以理解自然语言输入,并进行相应的操作,例如对话管理,意图识别等。

如果按照这一理解,好像还是与AI区别也不大?

于是我们继续询问,这是否意味着ChatGPT相对AI的内容输出效率更高,能够生成高质量的语言回复?如果主要能够与服务机器人有进一步的结合,是否可以帮助服务机器人实现在迎宾、对话上的优化?

ChatGPT回答,服务机器人有很多种,例如语音助手(如 Siri、Alexa)、聊天机器人(如 Facebook Messenger 机器人)、客服机器人(如 HM 客服机器人)等,其实都已经与AI有着大量结合,问题都在于精准性和效率。

但目前基于ChatGPT是否能够出现更加有效的应用,还处于探索阶段。

为了进一步探索这个答案,我们把提问的范围缩小且更精准。我们提出,按照这种理解,这是否意味着目前短期能够看到ChatGPT使用前景的主要集中在公共服务场景?例如包括预测机器人、客户服务机器人、问询机器人、诊断机器人、教育机器人等,而长期或者更远才会在家庭机器人、养老陪伴机器人等较个人服务领域有着非常多的可能性?

我们让ChatGPT输出了多次答案,总结认为,这可能与需求和实现价值有直接关系。

而针对工程技术支持方面,ChatGPT 虽然可以帮助工程师更快地找到代码示例和技术解决方案,以加速开发进程,例如根据工程师提供的需求生成代码,或提供代码修改建议,并在编写过程中提示最佳实践和常见错误,但这一前提是工程师能够理解并正确引导ChatGPT 完成相关开发程序的训练和接入。

针对数据分析方面,ChatGPT认为可以利用大量数据进行分析,帮助工业公司更好地识别企业商业模式和当前的热点趋势,并基于此进行决策,而这些前提同样是都需要实时的动态数据接入。

因为训练大规模的 NLP 模型需要大量的高质量数据,但是工业场景中数据往往难以获取,而且NLP 模型的训练和部署都需要很高的计算复杂度,因此在实际使用中可能会遇到很多困难,这对于工程师和企业都是一个巨大的挑战。

即使能够完成,目前NLP 模型的准确性也受多种因素的影响,很难保证其在实际使用中的准确性。

而且需要注意的是,企业想要实现与ChatGPT等新技术的挂钩,必然需要对机器人技术和自然语言处理技术有足够的了解,以确保训练结果的准确性和可靠性。

可以将传统工业 AI 解决方案与之进行对比,传统AI赋能工业安全巡检辅助预警解决方案,同样也大多是针对人机物等多场景进行智能识别,以实现安全、行为、设备控制、监测等需求或者实现预警,最终构建工业安全巡检辅助预警应用系统,实现工业安全巡检闭环管理,提升安全生产管理效能,助力工业企业安全生产。

▍结语与未来

由于ChatGPT能够让普通人使用,且具有更出色的自然语言处理能力,可以生成高质量的语言回复,而且会在短时间内生成大量的内容,这大大提高了效率。

同时恰好又因为ChatGPT能够被普通人接触并使用,所以难免有些被各路自媒体神化。但在这之前,AI却已经悄然深入了各类产业中,也让许多行业人士对此并无太多感知。

但总而言之,无论是AI 还是ChatGPT,未来他们作为内容基础的都一定是数据,那么其可靠性和准确性又恰依然恰一直都是难题。

毕竟,不同于对话和忽悠,在实际工业生产中,人类生命和安全只有一次。