Gepubliseer op: 17 Mei 2025 / Update van: 17 Mei 2025 - Skrywer: Konrad Wolfenstein
Beliggaming kunsmatige intelligensie (beliggaming AI) - Beeld: Xpert.digital
AI in Focus: The Future of Human-Technology Interaction
Nuwe afmetings van AI: van abstrakte modelle tot regte toepassings
Verpligte kunsmatige intelligensie, ook bekend as 'n beliggaming AI, is 'n innoverende benadering in AI -navorsing, waarin intelligensie nie in isolasie in die digitale ruimte bestaan nie, maar geskep word deur integrasie in fisiese stelsels en aktiewe interaksie met die regte wêreld. In teenstelling met tradisionele AI -stelsels wat in abstrakte, virtuele omgewings werk, kan beliggaming AI -stelsels daarin in staat wees om dit waar te neem, te verstaan en daarmee te kommunikeer. Hierdie verslag bied 'n uitgebreide oorsig van die beginsels, toepassings en toekomstige perspektiewe van die beliggaming AI.
Geskik vir:
Basiese konsep van die beliggaming AI
Verbodende kunsmatige intelligensie verwys na AI -stelsels wat ingebed is in fisiese voorwerpe soos robotte en op 'n beduidende manier met hul omgewing kan omgaan. In teenstelling met suiwer digitale AI, wat hoofsaaklik digitale artefakte of aanbevelings oor die maak van aanbevelings lewer, is Emnoded AI daarop gemik om die gedrag van fisiese stelsels te beheer.
Die konsep van die beliggaming AI bevat alle aspekte van interaksie en leer in 'n omgewing: van persepsie en begrip tot denke en beplanning tot uitvoering. Hierdie holistiese siening verskil fundamenteel van klassieke berekening, wat geestelike prosesse as suiwer rekenkundige bedrywighede beskou en die brein as 'n rekenaar beskou.
'N Verbodde AI gebruik sensors om hul omgewing vas te lê, is leer en aanpasbaar, en omskakel met hul motoriese of reaktiewe vaardighede persepsieprosesse in aksieprosesse. Dit het 'n kontekstuele begrip en kan ook ingewikkelde interaksies in dinamiese omgewings uitvoer.
Teoretiese fondamente en filosofiese agtergrond
Die teoretiese fondamente van die beliggaming AI is diep geanker in filosofie en kognitiewe wetenskap. Die uitvoeringshipotese, wat Linda Smith in 2005 aangebied het, noem dat denke en leer beïnvloed word deur konstante interaksies tussen liggaam en die omliggende gebied. Hierdie idee gaan terug na vroeëre filosofiese konsepte van die filosoof Maurice Merleau-Ponty, wat die sentrale rol van persepsie en liggaam vir begrip beklemtoon.
Verbodde kognisie (beliggaming kognisie) verteenwoordig 'n groep teorieë wat ondersoek hoe kognisie gevorm word deur die fisiese toestand en die vermoë van die organisme. Hierdie vergestaltte faktore sluit die motoriese stelsel, die persepsie -stelsel, fisiese interaksies met die omgewing en die aannames oor die wêreld in, wat die funksionele struktuur van die brein en liggaam van die organisme vorm. Die tesis van beliggaming van kognisie daag ander teorieë soos kognitivisme, rekenaarisme en Cartesiese dualisme uit.
Die vergestaltte AI bou voort op hierdie konsepte en stel voor dat ware kunsmatige algemene intelligensie (AGI) bereik kan word deur fisiese uitvoerings en interaksie met gesimuleerde en fisiese omgewings te beheer.
Tegnologiese komponente en funksionaliteit
Die ontwikkeling van beliggaming AI -stelsels vereis die integrasie van verskillende tegnologiese komponente en metodologieë:
Persepsie en sensors
Uitgestemde AI -stelsels gebruik verskillende sensors om hul omgewing waar te neem, soortgelyk aan die klassieke vyf sintuie by mense. Hierdie sensors kan kameras insluit (vir visuele begrip), mikrofone (vir klankopname), tasbare sensors (vir aanraking en druk), sowel as versnellings- en oriënteringsensors.
Kognitiewe verwerking
Die kognitiewe argitektuur van 'n vergestaltte AI bestaan uit vier noodsaaklike komponente: persepsie, aksie, geheue en leer. Hierdie komponente werk saam om die agent in staat te stel, om hul omgewing te verstaan en toepaslik te reageer. Moderne ontwikkelings op hierdie gebied sluit in multimodale groot modelle (MLLM's) wat gevorderde persepsie, interaksie- en beplanningsvaardighede bied.
Akteurs en fisiese interaksie
In teenstelling met passiewe waarneming, het beliggaamde AI -middels 'n invloed op hul omgewing en leer uit die reaksie. Dit vereis aktuators - komponente wat fisiese aksies kan uitvoer, soos robotarms, wiele of ander meganiese stelsels.
Leer- en aanpassingsmeganismes
Uitgestemde AI -stelsels leer deur direkte ondersoek na hul omgewing, soortgelyk aan hoe mense en diere leer deur verkenning en interaksie. Dit sluit in verskillende leermetodologieë soos versterkingsleer, waarin die agent leer deur eksperimente en foute, sowel as gemonitor en onoorkomelike leer.
Geskik vir:
Toepassingsareas en voorbeelde
Verpligtigde AI word in talle gebiede gebruik:
Robotika en outonome stelsels
Van outonome voertuie tot drones en industriële robotte - Embodied KI stel hierdie stelsels in staat om dit waar te neem, te navigeer en daarmee te kommunikeer. 'N Eenvoudige voorbeeld is die Roomba -stofsuierrobot wat sensors gebruik om sy fisiese omgewing te navigeer, hindernisse te herken en die interieurontwerp te leer.
Produksie -outomatisering
In die produksie kan beliggaming AI robotselle beheer wat ingewikkelde take soos slypende dele met die gewenste oppervlakgehalte uitvoer. Die AI monitor die toestand van die selle met behulp van sensors en genereer instruksies vir die robot.
Gesondheidsorg en sorg
In die gesondheidsektor beloof Emnoded AI 'n revolusionêre verandering deur oplossings aan te bied wat presisie, doeltreffendheid en verpersoonliking verbeter. Toepassings wissel van kliniese intervensies tot daaglikse sorg en begeleiding tot na -intervensionele rehabilitasie.
Landbou
In die landbou word intelligente robotte ontwikkel wat die hele groeiende blomme kan bemeester. Byvoorbeeld, 'n navorsingspan van die Fudan -universiteit het 'n multifunksionele robot ontwikkel wat die hele tamatieverbouing oorneem, insluitend bestuiwing, blaarskoonmaak, vrugtevrugte en oes. Hierdie 'denk' -masjien kan menslike persepsie, besluitneming en taak simuleer.
Huidige navorsing en ontwikkelings
Multimodale groot taalmodelle (MLLMS)
'N Belowende ontwikkeling in beliggaming van AI -navorsing is die integrasie van multimodale groot stemmodelle (MLLMS). Hierdie modelle verwerk en integreer data uit verskillende bronne soos teks, beelde en klank, wat omvattende besluite moontlik maak. Dit toon merkwaardige veelsydigheid, vaardigheid en veralgemeningvermoë in komplekse omgewings in vergelyking met tradisionele benaderings vir versterkingsleer.
Maatstawwe en evalueringsplatforms
Verskeie maatstawwe is ontwikkel om die prestasie van beliggaming AI te evalueer. EmbodiedBench, byvoorbeeld, is 'n uitgebreide maatstaf wat ontwikkel is om MLLM's as beliggaming middels te evalueer. Dit bied 'n gedetailleerde evaluering van MLLM-gebaseerde agente vir beide take op 'n hoë en lae vlak en met ses kritieke agentskappe.
'N Ander voorbeeld is Embodiedeval, 'n omvattende en interaktiewe evalueringsmaatstaf vir MLLM's met beliggaming take. Dit bestaan uit 328 verskillende take binne 125 verskillende 3D -tonele, wat noukeurig gekies en geannoteer is.
Sim-tot-regte transmissie
'N Belangrike uitdaging in beliggaming van AI -navorsing is om vaardighede oor te dra wat in simulasies na regte omgewings verwerf is. Hierdie sim-tot-reële transmissie is 'n aktiewe navorsingsarea wat daarop gemik is om die gaping tussen gesimuleerde en regte omgewings te sluit.
Die toekoms van beliggaming intelligensie: innovasie en verantwoordelikheid
Tegniese en praktiese hindernisse
Alhoewel die ontwikkeling van die beliggaming AI groot vordering gemaak het, is daar steeds aansienlike uitdagings. Dit sluit hardewarebeperkings in, modelleringsmodellering, fisiese begrip van die wêreld en multimodale integrasie. Die formulering van 'n nuwe soort AI -leerteorie en die innovasie van gevorderde hardeware is krities oor die ontwikkeling van robuuste en betroubare beliggaming van intelligensiestelsels.
Etiese oorwegings
Die ontwikkeling van beliggaming AI laat ook etiese vrae ontstaan, veral met betrekking tot sekuriteit, privaatheid en moontlike sosiale effekte. Dit is belangrik om hierdie tegnologieë verantwoordelik te ontwikkel en te gebruik om moontlike negatiewe gevolge te verminder.
Toekomstige navorsingsaanwysings
Verskeie aanwysings word uiteengesit vir die toekoms van beliggaming van AI -navorsing. Dit sluit in die ontwikkeling van groot persepsie-kognisie-gedrag (PCB) modelle, fisiese intelligensie en morfologiese intelligensie. Die algemene agentraamwerk, wat bekend staan as BCEN, is sentraal tot hierdie perspektiewe en integreer persepsie, kognitiewe en gedragsdinamika.
Waarom verteenwoordig AI die volgende fase van intelligente stelsels
Verbodde AI verteenwoordig 'n paradigmaverskuiwing in AI -navorsing, wat die belangrikheid van fisiese verpersoonliking en interaksie vir die ontwikkeling van werklike intelligente stelsels beklemtoon. Deur AI in fisiese stelsels te integreer en direkte interaksie met die omgewing moontlik te maak, open AI nuwe horisonne vir toepassings in gebiede soos robotika, gesondheidsorg, produksie en landbou.
Huidige AI -navorsing word sterk aangedryf deur data, en die revolusionêre deurbraak van die diep leer is uitgevoer in toepassingsareas waarin data maklik beskikbaar is of gegenereer kan word. In Europa en veral in Duitsland, waar sosiale sukses sterk is op tegnologie en robotika, word dit al hoe belangriker om op AI -toepassings vir masjiene te fokus.
Navorsing op die gebied van beliggaming AI vereis 'n paradigmaverskuiwing na 'n holistiese begrip van intelligensie wat nie geïsoleer bestaan nie, maar word gemanifesteer deur 'n diverse, multimodale interaksie met die omgewing. Hierdie visie van beliggaamde intelligensie kan die sleutel wees tot die ontwikkeling van AI -stelsels wat regtig aanpasbaar is en in dinamiese omgewings kan floreer.
Geskik vir:
Jou globale bemarkings- en besigheidsontwikkelingsvennoot
☑️ Ons besigheidstaal is Engels of Duits
☑️ NUUT: Korrespondensie in jou landstaal!
Konrad Wolfenstein
Ek sal graag jou en my span as 'n persoonlike adviseur dien.
Jy kan my kontak deur die kontakvorm hier in te vul of bel my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) . My e-posadres is: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ek sien uit na ons gesamentlike projek.
