面对CHATGPT，工程师们的饭碗应该是安全的，至少现在如此。

似乎没有人谈论这些聊天“AI”是如何重复他们学到的东西的。有人说这没有什么新颖或新颖的，只是一种更懒惰的搜索方式。它正在“搜索”许多技术信息的高度多样化的总和，但它并没有为用户提供任何无法从阅读前20名搜索结果中学到的新东西。

但是99.%的人类只是在重复他们学到的东西，艾萨克·牛顿是非常少的。大多数雇主/其他寻求任务的人不会在乎是否鹦鹉学舌，而是只要能够完成任务即可。

有人认为CHATGPT只能处理逻辑简单的事物，例如，节省程序员解决堆栈溢出上问题的时间，但是这可能是复杂程度的极限。有程序员问一些类似“从第一原则创建ROS1SLAM软件包，用python编写，订阅激光主题的激光扫描并生成成本路线图”（这是一个听起来技术性很强的技术问题）。CHATGPT的反应是生成了一个python脚本，将Gmapping作为软件库。从技术上讲是正确的，但实际上不是我要求或想要的。它可能会起作用，但只能使用不完整Gmapping软件包，而CHATGPT也没有制作任何自定义软件包来与之接口。所以有人认，要求CHATGPT根据例子组织数据就是它的能力天花板了，复杂程度超过这个的其他事情都不现实。但是所有做复杂事情的例子都需要很多精力去完成，所以摆弄CHATGPT的时间可能比自己写代码还要多。

自首次在线提供以来，ChatGPT一直被用于各种愚蠢的用途。有工程师做在家里做了一个小型工程项目实验，看看ChatGPT的编码技能是什么水平，并把它输出的程序来指挥圆锯工作，这是一个软件和硬件结合的小工程项目。

项目目的是建造一个装配有机动圆锯的机器人，该机器人能够沿着道路边缘前进，并利用圆锯处理草坪边缘的杂草。圆锯本身由一个带有刀片的电机组成，完全没有安全功能。它安装在一辆带有机架和小齿轮的小型遥控车的前部，以控制其位置。[在这方面有一些明智的建议：不要在家里尝试这个实验，因为圆锯相当危险。

在实施这个小项目过程中，ChatGPT不仅能够就使用哪些部件提供建议，还可以说出如何将所有模块连接到Arduino，甚至编写代码。AI语言模型甚至推荐了一个PID环路来控制圆锯的位置。最初的测试很混乱，但改进之后使这个圆锯机器人具有令人印象深刻的功能性。

但是圆锯机器人跟随道路边缘的能力相当糟糕，不过考虑到作为一个由人工智能编程的机器人，它已经做得很好了。显然，因为这个软硬结合的项目还是有些难度，很难说人工智能提供了多少帮助，项目的主人也没有对代码修改的工作量进行仔细评估，没有这些修改可能项目不能正常工作。但这种项目甚至有可能的事实向我们展示了人工智能到底走了多远。简单来说，仅仅依靠ChatGPT，（当然还有某宝），一个工程小白是无法做出软硬结合的简单工程项目的。

作者：htb