Veröffentlicht am: 17. Mai 2025 / Update vom: 17. Mai 2025 – Verfasser: Konrad Wolfenstein
Verkörperte Künstliche Intelligenz (Embodied AI) – Bild: Xpert.Digital
Embodied AI im Fokus: Die Zukunft der Mensch-Technik-Interaktion
Neue Dimensionen der KI: Von abstrakten Modellen zu realen Anwendungen
Verkörperte Künstliche Intelligenz, auch bekannt als Embodied AI, stellt einen innovativen Ansatz in der KI-Forschung dar, bei dem Intelligenz nicht isoliert im digitalen Raum existiert, sondern durch die Integration in physische Systeme und aktive Interaktion mit der realen Welt entsteht. Anders als traditionelle KI-Systeme, die in abstrakten, virtuellen Umgebungen operieren, sind Embodied AI-Systeme in der Lage, ihre Umgebung wahrzunehmen, zu verstehen und mit ihr in Wechselwirkung zu treten. Dieser Bericht bietet einen umfassenden Überblick über die Prinzipien, Anwendungen und zukünftigen Perspektiven der verkörperten KI.
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Grundkonzept der verkörperten KI
Verkörperte künstliche Intelligenz bezeichnet KI-Systeme, die in physische Objekte wie Roboter eingebettet sind und mit ihrer Umgebung in bedeutungsvoller Weise interagieren können. Im Gegensatz zu rein digitaler KI, die hauptsächlich digitale Artefakte oder Entscheidungsempfehlungen produziert, ist Embodied AI darauf ausgerichtet, das Verhalten physischer Systeme zu steuern.
Das Konzept der Embodied AI umfasst alle Aspekte des Interagierens und Lernens in einer Umgebung: von der Wahrnehmung und dem Verständnis über das Denken und Planen bis hin zur Ausführung. Diese ganzheitliche Betrachtungsweise unterscheidet sich grundlegend vom klassischen Computationalismus, der mentale Prozesse als reine Rechenoperationen betrachtet und das Gehirn als Computer ansieht.
Eine verkörperte KI nutzt Sensoren, um ihre Umgebung zu erfassen, ist lern- und anpassungsfähig und überführt mit ihren motorischen oder reaktiven Fähigkeiten Wahrnehmungsprozesse in Handlungsprozesse. Sie hat ein kontextuelles Verständnis und kann auch in dynamischen Umgebungen komplexe Interaktionen ausführen.
Theoretische Grundlagen und philosophische Hintergründe
Die theoretischen Grundlagen der Embodied AI sind tief in der Philosophie und Kognitionswissenschaft verankert. Die Embodiment-Hypothese, die von Linda Smith im Jahr 2005 vorgestellt wurde, besagt, dass Denken und Lernen durch ständige Wechselwirkungen zwischen Körper und Umgebung beeinflusst werden. Diese Idee geht zurück auf frühere philosophische Konzepte des Philosophen Maurice Merleau-Ponty, der die zentrale Rolle der Wahrnehmung und des Körpers für das Verständnis betonte.
Verkörperte Kognition (Embodied Cognition) stellt eine Gruppe von Theorien dar, die untersuchen, wie die Kognition durch den körperlichen Zustand und die Fähigkeiten des Organismus geprägt wird. Diese verkörperten Faktoren umfassen das motorische System, das Wahrnehmungssystem, körperliche Interaktionen mit der Umgebung und die Annahmen über die Welt, die die funktionale Struktur des Gehirns und des Körpers des Organismus prägen. Die These der verkörperten Kognition fordert andere Theorien wie den Kognitivismus, den Computeralismus und den cartesianischen Dualismus heraus.
Die Embodied AI baut auf diesen Konzepten auf und schlägt vor, dass wahre künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) durch die Steuerung physischer Verkörperungen und Interaktion mit simulierten und physischen Umgebungen erreicht werden kann.
Technologische Komponenten und Funktionsweise
Die Entwicklung von Embodied AI-Systemen erfordert die Integration verschiedener technologischer Komponenten und Methodologien:
Wahrnehmung und Sensorik
Embodied AI-Systeme nutzen verschiedene Sensoren, um ihre Umgebung wahrzunehmen, ähnlich den klassischen fünf Sinnen beim Menschen. Diese Sensoren können Kameras (für visuelles Verständnis), Mikrofone (für Audioerfassung), taktile Sensoren (für Berührung und Druck), sowie Beschleunigungs- und Orientierungssensoren umfassen.
Kognitive Verarbeitung
Die kognitive Architektur einer verkörperten KI umfasst vier wesentliche Komponenten: Wahrnehmung, Handlung, Gedächtnis und Lernen. Diese Komponenten arbeiten zusammen, um dem Agenten zu ermöglichen, seine Umgebung zu verstehen und angemessen zu reagieren. Moderne Entwicklungen in diesem Bereich umfassen multimodale große Modelle (MLLMs), die fortgeschrittene Wahrnehmungs-, Interaktions- und Planungsfähigkeiten bieten.
Aktoren und physische Interaktion
Im Gegensatz zu passiver Beobachtung wirken Embodied AI-Agenten auf ihre Umgebung ein und lernen aus der Reaktion. Dies erfordert Aktoren – Komponenten, die physische Aktionen ausführen können, wie Roboterarme, Räder oder andere mechanische Systeme.
Lern- und Anpassungsmechanismen
Verkörperte KI-Systeme lernen durch direkte Auseinandersetzung mit ihrer Umgebung, ähnlich wie Menschen und Tiere durch Erkundung und Interaktion lernen. Dies umfasst verschiedene Lernmethodologien wie Reinforcement Learning, bei dem der Agent durch Versuch und Irrtum lernt, sowie überwachtes und unüberwachtes Lernen.
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Anwendungsgebiete und Beispiele
Embodied AI findet Anwendung in zahlreichen Bereichen:
Robotik und autonome Systeme
Von autonomen Fahrzeugen bis hin zu Drohnen und industriellen Robotern – verkörperte KI ermöglicht diesen Systemen, ihre Umgebung wahrzunehmen, zu navigieren und mit ihr zu interagieren. Ein einfaches Beispiel ist der Roomba-Staubsaugerroboter, der Sensoren nutzt, um seine physische Umgebung zu navigieren, Hindernisse zu erkennen und die Raumgestaltung zu lernen.
Fertigungsautomation
In der Fertigung kann Embodied AI Roboterzellen steuern, die komplexe Aufgaben wie das Schleifen von Teilen mit der gewünschten Oberflächenbeschaffenheit ausführen. Die KI überwacht den Zustand der Zelle mittels Sensoren und generiert Anweisungen für den Roboter.
Gesundheitswesen und Pflege
Im Gesundheitsbereich verspricht Embodied AI eine revolutionäre Veränderung, indem sie Lösungen anbietet, die Präzision, Effizienz und Personalisierung verbessern. Anwendungen reichen von klinischen Eingriffen über tägliche Pflege und Begleitung bis hin zur postinterventionellen Rehabilitation.
Landwirtschaft
In der Landwirtschaft werden intelligente Roboter entwickelt, die den gesamten Anbaurozess bewältigen können. Beispielsweise hat ein Forschungsteam der Fudan-Universität einen multifunktionalen Roboter entwickelt, der den gesamten Tomatenanbau übernimmt, einschließlich Bestäubung, Blätterputzen, Fruchtausdünnung und Ernte. Diese “denkende” Maschine kann menschliche Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Aufgabenausführung simulieren.
Aktuelle Forschung und Entwicklungen
Multimodale Large Language Models (MLLMs)
Eine vielversprechende Entwicklung in der Embodied AI-Forschung ist die Integration von multimodalen großen Sprachmodellen (MLLMs). Diese Modelle verarbeiten und integrieren Daten aus mehreren Quellen wie Text, Bilder und Audio, was umfassende Entscheidungsfindung ermöglicht. Sie zeigen bemerkenswerte Vielseitigkeit, Geschicklichkeit und Verallgemeinerungsfähigkeit in komplexen Umgebungen im Vergleich zu traditionellen Reinforcement-Learning-Ansätzen.
Benchmarks und Evaluierungsplattformen
Zur Bewertung der Leistung von Embodied AI wurden verschiedene Benchmarks entwickelt. EmbodiedBench zum Beispiel ist eine umfassende Benchmark, die entwickelt wurde, um MLLMs als verkörperte Agenten zu bewerten. Sie bietet eine detaillierte Evaluation von MLLM-basierten Agenten sowohl bei Aufgaben auf hoher als auch auf niedriger Ebene sowie bei sechs kritischen Agentenfähigkeiten.
Ein weiteres Beispiel ist EmbodiedEval, ein umfassender und interaktiver Evaluierungsbenchmark für MLLMs mit verkörperten Aufgaben. Er umfasst 328 unterschiedliche Aufgaben innerhalb von 125 verschiedenen 3D-Szenen, die sorgfältig ausgewählt und annotiert wurden.
Sim-to-Real-Übertragung
Eine wichtige Herausforderung in der Embodied AI-Forschung ist die Übertragung von Fähigkeiten, die in Simulationen erworben wurden, auf reale Umgebungen. Diese Sim-to-Real-Übertragung ist ein aktives Forschungsgebiet, das darauf abzielt, die Lücke zwischen simulierten und realen Umgebungen zu schließen.
Die Zukunft der verkörperten Intelligenz: Innovation und Verantwortung
Technische und praktische Hürden
Obwohl die Entwicklung der Embodied AI große Fortschritte gemacht hat, bestehen weiterhin erhebliche Herausforderungen. Dazu gehören Hardwarebeschränkungen, Modellverallgemeinerung, physisches Weltverständnis und multimodale Integration. Die Formulierung einer neuartigen KI-Lerntheorie und die Innovation fortschrittlicher Hardware sind kritisch für die Entwicklung robuster und zuverlässiger verkörperter Intelligenzsysteme.
Ethische Betrachtungen
Die Entwicklung von Embodied AI wirft auch ethische Fragen auf, insbesondere in Bezug auf Sicherheit, Privatsphäre und mögliche soziale Auswirkungen. Es ist wichtig, diese Technologien verantwortungsvoll zu entwickeln und einzusetzen, um potenzielle negative Konsequenzen zu minimieren.
Zukünftige Forschungsrichtungen
Für die Zukunft der Embodied AI-Forschung werden mehrere Richtungen skizziert. Diese umfassen die Entwicklung von Large Perception-Cognition-Behavior (PCB) Modellen, physischer Intelligenz und morphologischer Intelligenz. Zentral für diese Perspektiven ist das allgemeine Agentenframework, das als Bcent bezeichnet wird und Wahrnehmungs-, Kognitions- und Verhaltensdynamik integriert.
Warum verkörperte KI die nächste Stufe intelligenter Systeme darstellt
Embodied AI stellt einen Paradigmenwechsel in der KI-Forschung dar, der die Bedeutung der physischen Verkörperung und Interaktion für die Entwicklung wirklich intelligenter Systeme betont. Durch die Integration von KI in physische Systeme und die Ermöglichung direkter Interaktion mit der Umwelt eröffnet Embodied AI neue Horizonte für Anwendungen in Bereichen wie Robotik, Gesundheitswesen, Fertigung und Landwirtschaft.
Die gegenwärtige KI-Forschung ist stark datengetrieben, und der revolutionäre Durchbruch des Deep Learning erfolgte in Anwendungsbereichen, in denen Daten leicht verfügbar sind oder generiert werden können. In Europa und insbesondere in Deutschland, wo der gesellschaftliche Erfolg stark auf Technik und Robotik basiert, wird es immer wichtiger, sich auf KI-Anwendungen für Maschinen zu konzentrieren.
Die Forschung im Bereich der Embodied AI erfordert einen Paradigmenwechsel hin zu einem ganzheitlichen Verständnis von Intelligenz, das nicht isoliert existiert, sondern sich durch eine vielfältige, multimodale Interaktion mit der Umwelt manifestiert. Diese Vision einer verkörperten Intelligenz könnte der Schlüssel zur Entwicklung von KI-Systemen sein, die wirklich anpassungsfähig sind und in dynamischen Umgebungen gedeihen können.
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