ChatGPT สำหรับหุ่นยนต์: โอกาสใหม่ในโลกดิจิทัลผ่านมุมมอง Microsoft
การออกแบบ เขียนโปรแกรม และชุดคำสั่งต่าง ๆ ของหุ่นยนต์นั้นเป็นเรื่องที่ซับซ้อนนำมาซึ่งข้อจำกัดด้านทักษะและการเติบโตของการใช้งานหุ่นยนต์ในวงกว้าง แต่การมาถึงของ ChatGPT ได้เปลี่ยนความท้าทายเหล่านี้ให้สะดวกและง่ายดายยิ่งขึ้นด้วยรูปแบบภาษา Natural Language ที่มนุษย์สื่อสารคำสั่งโดยทั่วไป ซึ่ง Microsoft หนึ่งในผู้สนับสนุนหลักได้เปิดเผยถึงแนวโน้มและโอกาสการใช้งาน ChatGPT สำหรับหุ่นยนต์
หลายคนอาจเคยจินตนาการในการใช้ภาษาพูดหรือภาษาสื่อสารทั่วไปในการควบคุมหุ่นยนต์
เช่น “หยิบชิ้นส่วนสีแดงบนชั้นวาง 17 ให้หน่อย”
หากพิจารณาการทำงานในรูปแบบเดิมของการใช้งานหุ่นยนต์จะพบว่าคำสั่งนี้เต็มไปด้วยเงื่อนไข
คำสั่ง และการบูรณาการทั้งโปรแกรมไปจนถึงฮาร์ดแวร์จำนวนมาก
เพียงแค่คำสั่งเดียวยังต้องการโค้ดจำนวนมากในการควบคุม
และหากหุ่นยนต์ต้องตอบสนองต่อคำสั่งรูปแบบภาษาอื่น ๆ อาจเรียกได้ว่าแทบเป็นไปไม่ได้เลยที่การสั่งหรือพูดอะไรง่าย
ๆ แบบมนุษย์จะทำให้หุ่นยนต์ทำงานได้เหมือนมนุษย์ จนกระทั่ง ChatGPT เกิดขึ้นมา
ChatGPT
อนาคตใหม่ของ AI ที่ใช้ Natural
Language ได้อย่างลื่นไหล
ChatGPT
นั้นเป็นโมเดลภาษาที่ถูกฝึกฝนด้วยข้อความและการปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์จำนวนมาก
ทำให้สามารถตอบสนองต่อคำสั่งหรือภาษาของมนุษย์ได้ครอบคลุมคำถามที่หลากหลาย
หนึ่งในเป้าหมายของ Microsoft ยักษ์ใหญ่ด้านซอฟต์แวร์และดิจิทัลคือการค้นหาว่า
ChatGPT นั้นก้าวไปไกลกว่าข้อความบนจอหรือไม่ และที่สำคัญ
คือ การใช้งานกับหุ่นยนต์ในโลกกายภาพได้ง่ายดายยิ่งขึ้นโดยไม่ต้องวุ่นวายกับภาษาการเขียนโปรแกรมอันยุ่งยาก
และความท้าทายหลัก คือ การใช้ ChatGPT ในการแก้ปัญหาโดยพิจารณาจากกฎของฟิสิกส์ภายใต้บริบทของสภาพแวดล้อมที่ทำงาน
และการที่กายภาพของหุ่นยนต์เปลี่ยนแปลงไปในโลกจริง และผลลัพธ์ที่ได้แสดงให้เห็นว่า
ChatGPT สามารถทำสิ่งต่าง ๆ
ได้มากมายแต่ก็ยังคงไม่สมบูรณ์แบบเหมือนมนุษย์ โอกาสในการพัฒนาและต่อยอดของ AI
นี้จึงยังมีอีกมากมาย
ChatGPT
กับการเอาชนะความท้าทายในการใช้งานหุุ่นยนต์
ปัญหาหลักในการใช้งานของหุ่นยนต์นั้นมาจากคอขวดด้านวิศวกรรมหรือการใช้งานด้านเทคนิคในการแปลงภาระหน้าที่ต่าง
ๆ ที่ต้องทำเป็นโค้ดคำสั่ง
ซึ่งการทำงานทุกขั้นตอนต้องมีวิศวกรเพื่อตรวจสอบแก้ไขการทำงานให้ถูกต้อง
ซึ่งตรงนี้เองทำให้การทำงานล่าช้าเนื่องจากต้องเขียนโค้ดแบบ Low-level
และยังต้องมีต้นทุนมูลค่าสูงเพราะต้องการทักษะเฉพาะทาง
หลายครั้งที่ต้องทำวนไปเวียนมาเพื่อให้แน่ใจว่าหุ่นยนต์ทำงานได้ตามรูปแบบที่ต้องการโดยไม่เกิดปัญหา
สิ่งที่
ChatGPT
ทำคือการแก้ปัญหาความต้องการวิศวกรในระบบด้วย Large Language
Model (LLM) ซึ่งมีฟีดแบคสูง
สามารถสร้างโค้ดการทำงานแต่ละขั้นตอนของหุ่นยนต์ได้
ทำให้ผู้ใช้งานไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญเชิงเทคนิคสำหรับหุ่นยนต์ทั้งหมด โดย Microsoft
ได้ให้แนวคิดด้านการออกแบบคำสั่งสำหรับ ChatGPT เพื่อการใช้หุ่นยนต์ไว้ 4 ข้อ ดังนี้
1.
ต้องระบุชุดคำสั่งหุ่นยนต์ High-level API หรือ
Function Library ซึ่ง Library ดังกล่าวสามารถระบุหุ่นยนต์จำเพาะและควรทำแผนที่เพื่อบูรณาการลงไปในระดับ
Low-level ที่มีอยู่จาก Control Stack ของหุ่นยนต์
โดยการอธิบายชื่อสำหรับ High-level API นั้นเป็นอะไรที่สำคัญอย่างมาก
2.
เขียนคำสั่งให้ ChatGPT ต้องอธิบายถึงกิจกรรมเป้าหมายให้ชัดเจนว่าฟังก์ชันใดจาก
High-level Library นั้นสามารถใช้ได้ ทั้งในส่วนของ Prompt
ยังต้องมีข้อมูลเกี่ยวกับ Constraint สำหรับหน้าที่หรือวิธีที่
ChatGPT ควรจะสร้างคำตอบขึ้นมา เช่น
ระบุเลยว่าภาษาโค้ดเป็นอะไร
3.
ผู้ใช้งานต้องอยู่ในลูปเพื่อประเมิณ Output ของโค้ดที่
ChatGPT สร้างขึ้นมา
ไม่ว่าจะเป็นการตรวจสอโดยตรงหรือการใชโปรแกรมเสมือนจำลองขึ้นมา
และในกรณีที่จำเป็นผู้ใช้สามารถใช้ Natural Language เพื่อส่ง
Feedback ให้กับคำตอบของ ChatGPT ได้ทั้งในเรื่องคุณภาพและความปลอดภัย
4.
เมื่อผู้ใช้งานรู้สึกพอใจกับผลลัพธ์แล้วโค้ดที่เกิดขึ้นสามารถติดตั้งใช้งานกับหุ่นยนต์ได้เลย
ในเบื้องต้นนั้นแม้จะสามารถมองได้ว่าลดการใช้งานวิศวกร
แต่ในความเป็นจริงแล้วก็ยังจำเป็นต้องใช้มนุษย์ที่มีทักษะในการสื่อสารและจินตนาการการใช้งานหุ่นยนต์มานั่งแทนที่
เพื่อตรวจสอบลูปการทำงานต่าง ๆ ให้สามารถทำงานได้อย่างราบรื่นไร้ปัญหา
การใช้งาน
ChatGPT
ในแวดวงอุตสาหกรรม IT นั้นสะท้อนให้เห็นว่าสามารถสร้างโค้ดพื้นฐานเพื่อไปต่อยอดในโครงการได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ลดเวลาผลักดันสินค้าและบริการออกสู่ตลาดได้เป็นอย่างดี
ทั้งยังแก้ปัญหาการขาดแคลนทักษะแรงงานได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วย แต่ ChatGPT
นั้นยังไม่ได้สมบูรณ์แบบไปเสียหมด
การมีแรงงานที่มีทักษะหรือความเข้าใจในหน้าที่ที่มอบหมายในเบื้องต้นและมองเห็นในภาพกว้างจึงเป็นสิ่งสำคัญในการใช้งาน
ChatGPT ให้ประสบผลสำเร็จ
เพราะอย่างน้อยที่สุดผู้ใช้งานต้องมีความเข้าใจในเรื่องภาษาขั้นพื้นฐานโดยเฉพาะอย่างยิ่งภาษาอังกฤษและความรู้เกี่ยวกับด้านที่ต้องใช้งาน
เช่น ศัพท์วิศวกรรม หรือคำที่ใช้ในการผลิตเป็นต้น
ที่มา : mmthailand
วันที่ 30 มีนาคม 2566
