माइक्रोसॉफ्ट रिसर्चर्स रोबोट और ड्रोन को मार्गदर्शन देने के लिए चैटजीपीटी का उपयोग कर रहे हैं।

OpenAI का ChatGPT सिर्फ प्राकृतिक भाषा में प्रश्नों के लिए सही पाठ उत्पन्न करने में ही अच्छा नहीं है -- यह मानव-रोबो अंतरक्रियाओं में भी भूमिका निभा सकता है और सेंसर प्रतिक्रिया का उपयोग करके रोबोट क्रियाओं के लिए कोड लिख सकता है।

माइक्रोसॉफ्ट ने हाल ही में अध्ययन किया कि "क्या चैटजीपीटी टेक्स्ट से आगे सोच सकता है, और रोबोटिक संकल्पों को पूरा करने में वास्तविक दुनिया के बारे में विचार कर सकता है।" मुख्य उद्देश्य यह था कि लोग प्रोग्रामिंग भाषाओं का सीखना या रोबोटिक सिस्टम को समझने के बिना रोबोटों को तर्क देने के लिए चैटजीपीटी का उपयोग कर सकते हैं।

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माइक्रोसॉफ्ट ऑटोनमस सिस्टम्स एंड रोबोटिक्स रिसर्च टीम एक ब्लॉग पोस्ट में नोट करती है, "यहाँ कुंजी चुनौती चैटजीपीटी को शिक्षित करना है की वह भौतिक विज्ञान के नियमों, संचालित वातावरण के संदर्भ में, और यह कि रोबोट के भौतिक कार्यों से दुनिया की स्थिति कैसे बदल सकती है।"

माइक्रोसॉफ्ट अनुसंधानकर्ताओं ने चैटजीपीटी क्षमता को जाँचा, जो रोबोटिक स्थितियों के लिए कोड जेनरेशन करने में उपयुक्त होती है, ज्यादातर पायथन में, जैसे सीमाहीन प्लानिंग और कोड जनरेशन के लिए, जब चैटजीपीटी को ऑब्जेक्ट-डिटेक्शन और ऑब्जेक्ट-डिस्टेंस डेटा एप्लिकेशन इंटरफ़ेस के माध्यम से उपलब्ध कराया गया था।

चैटजीपीटी कोड उत्पन्न कर सकता है क्योंकि उसने बड़ी मात्रा में कोड और लिखित टेक्स्ट पर ट्रेनिंग प्राप्त की थी। इस सिस्टम कोडिंग समस्याओं को हल करने और प्रोग्रामों की डीबगिंग करने में सक्षम होने का साबित हुआ है, जिसमें संवाद का जवाब देने और स्पष्टीकरण की तलाश करने की अनोखी क्षमता भी शामिल है। साथ ही, GitHub की कोपीलॉट सेवा के लिए ऑटो कम्प्लीट कोड प्रदान करने वाली विकेंद्रीकृत कई भाषाओं में डेवलपरों के लिए कोडेक्स, ओपनएआई का जीपीटी-3 आधारित मॉडल होता है।

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इन संवाद और स्पष्टीकरण क्षमताओं को ध्यान में रखते हुए, माइक्रोसॉफ्ट ने चैटजीपीटी को कोड संचालन वाले टास्क और रोबोटिक-प्लानिंग में प्रयोग किया, जहाँ जीपी-टी-३, लामडा और कोडेक्स ने वादा दिखाया, वहीं, उन्होंने लिखित और मौखिक संवाद के संयोजन में लचीलापन के फायदे शामिल करने से रोबोटिक क्षेत्र में ज्यादा स्वतंत्र और विस्तृत होने की संभावना जताई।

अपने ब्लॉग पोस्ट में शोधकर्ताओं ने नोट किया है: "चैटजीपीटी ने प्रश्नों के स्पष्टीकरण किए जब उपयोगकर्ता के निर्देश अस्पष्ट थे और उदाहरण के तौर पर ड्रोन के लिए जटिल कोड स्ट्रक्चर लिखा जैसे शेल्वों की दृष्टिगत निरीक्षण के लिए एक जिग-जग पैटर्न।"

माइक्रोसॉफ्ट ने चैटजीपीटी का परीक्षण किया ताकि एक रोबोटिक हाथ ब्लॉकों को एकत्रित करने के लिए माइक्रोसॉफ्ट लोगो बना सके। संशोधकों ने चैटजीपीटी को एक एल्गोरिथ्म लिखने के लिए टास्क दिया, जो एक ड्रोन को अवरोधों में टकराए बिना एक बिंदु तक पहुँचाने के लिए होता है। उन्होंने यह भी परीक्षण किया कि क्या चैटजीपीटी सेंसर फ़ीडबैक के आधार पर यह निर्णय ले सकता है कि रोबोट कहाँ जाना चाहिए।

Google Research और Alphabet के Everyday Robots में शोधकर्ताओं ने भी PaLM नामक एक बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करके एक ऐसी रोबोटिक्स चुनौती पर काम किया है, जिससे रोबोट को ओपन-एंडेड प्रॉम्प्ट को प्रोसेस करने में मदद मिली और उसके संभवतः उचित ढंग से जवाब देने में सहायता मिली।