تم نشره على: 17 مايو 2025 / تحديث من: 17 مايو 2025 - المؤلف: Konrad Wolfenstein
تجسيد الذكاء الاصطناعي (تجسيد الذكاء الاصطناعي) - الصورة: xpert.digital
تجسد الذكاء الاصطناعي في التركيز: مستقبل التفاعل بين الإنسان التقنية
أبعاد جديدة من الذكاء الاصطناعى: من النماذج المجردة إلى التطبيقات الحقيقية
يمثل الذكاء الاصطناعي المتجسد ، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعى المتجسد ، مقاربة مبتكرة في أبحاث الذكاء الاصطناعي ، حيث لا توجد الذكاء في عزلة في الفضاء الرقمي ، ولكن يتم إنشاؤه من خلال التكامل في الأنظمة المادية والتفاعل النشط مع العالم الحقيقي. على عكس أنظمة الذكاء الاصطناعى التقليدية التي تعمل في بيئات مجردة وافتراضية ، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي المجسدة قادرة على إدراكها وفهمها والتفاعل معها. يقدم هذا التقرير نظرة عامة شاملة على المبادئ والتطبيقات والمنظورات المستقبلية لمنظمة العفو الدولية المجسدة.
مناسب ل:
المفهوم الأساسي للنيابة المجسدة
يشير الذكاء الاصطناعي المجسد إلى أنظمة الذكاء الاصطناعى المضمّن في الأشياء المادية مثل الروبوتات ويمكن أن تتفاعل مع محيطها بطريقة مهمة. على النقيض من الذكاء الاصطناعى الرقمي البحت ، الذي ينتج بشكل أساسي القطع الأثرية الرقمية أو توصيات اتخاذ القرار ، تهدف AI المجسّد إلى التحكم في سلوك النظم المادية.
يتضمن مفهوم الذكاء الاصطناعى المتجسد جميع جوانب التفاعل والتعلم في بيئة: من الإدراك والفهم إلى التفكير والتخطيط للتنفيذ. تختلف هذه النظرة الشاملة بشكل أساسي عن الحساب الكلاسيكي ، الذي يرى أن العمليات العقلية هي عمليات حسابية نقية ويرى أن الدماغ كمبيوتر.
يستخدم الذكاء الاصطناعى المجسد أجهزة استشعار لالتقاط محيطها هو التعلم والقابل للتكيف ، وبفضل مهاراتهم الحركية أو التفاعلية ، يحول عمليات الإدراك في عمليات العمل. له فهم سياق ويمكنه أيضًا إجراء تفاعلات معقدة في البيئات الديناميكية.
الأسس النظرية والخلفية الفلسفية
إن الأسس النظرية للمنظمة العفوية المتجسدة ترتكز بعمق في الفلسفة والعلوم المعرفية. تنص فرضية التجسيد ، التي قدمتها ليندا سميث في عام 2005 ، على أن التفكير والتعلم يتأثرون بالتفاعلات المستمرة بين الجسم والمنطقة المحيطة بها. تعود هذه الفكرة إلى المفاهيم الفلسفية السابقة للفيلسوف موريس ميرلو بونتي ، الذي أكد على الدور الرئيسي للتصور والهيئة للتفاهم.
يمثل الإدراك المتجسد (الإدراك المتجسد) مجموعة من النظريات التي تدرس كيف يتم تشكيل الإدراك حسب الحالة البدنية وقدرات الكائن الحي. وتشمل هذه العوامل المجسدة النظام الحركي ، ونظام الإدراك ، والتفاعلات المادية مع البيئة والافتراضات حول العالم ، والتي تشكل الهيكل الوظيفي للدماغ وجسم الكائن الحي. تتحدى أطروحة الإدراك المتجسد نظريات أخرى مثل الإدراك والطبيعة والازدواجية الديكارتية.
يعتمد الذكاء الاصطناعي المجسد على هذه المفاهيم ويشير إلى أنه يمكن تحقيق الذكاء العام الصناعي الحقيقي (AGI) من خلال التحكم في التجسيد المادي والتفاعل مع البيئات المادية والمحاكاة.
المكونات التكنولوجية والوظائف
يتطلب تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعى المتجسد دمج المكونات والمنهجيات التكنولوجية المختلفة:
الإدراك وأجهزة الاستشعار
تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعى المجسد أجهزة استشعار مختلفة لإدراك محيطها ، على غرار الحواس الخمس الكلاسيكية لدى البشر. يمكن أن تشمل هذه المستشعرات الكاميرات (للفهم البصري) ، والميكروفونات (لتسجيل الصوت) ، وأجهزة استشعار عن طريق اللمس (للمس والضغط) ، وكذلك أجهزة استشعار التسارع والتوجيه.
المعالجة المعرفية
تشتمل الهندسة المعرفية للمنظمة العفوبية المتجسدة على أربعة مكونات أساسية: الإدراك والعمل والذاكرة والتعلم. تعمل هذه المكونات معًا لتمكين الوكيل ، وفهم محيطها والرد بشكل مناسب. تشمل التطورات الحديثة في هذا المجال نماذج كبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) التي توفر إدراكًا متقدمًا وتفاعلًا وتخطيطًا.
الجهات الفاعلة والتفاعل البدني
على النقيض من الملاحظة السلبية ، فإن عوامل الذكاء الاصطناعى المتجسدين لها تأثير على محيطهم ويتعلمون من رد الفعل. وهذا يتطلب المشغلات - المكونات التي يمكن أن تنفذ إجراءات جسدية ، مثل أذرع الروبوت أو العجلات أو غيرها من الأنظمة الميكانيكية.
آليات التعلم والتكيف
تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعى المتجسد من خلال الفحص المباشر لمحيطها ، على غرار كيفية تعلم الأشخاص والحيوانات من خلال الاستكشاف والتفاعل. ويشمل ذلك مختلف منهجيات التعلم مثل التعلم التعزيز ، حيث يتعلم الوكيل من خلال التجارب والأخطاء ، وكذلك التعلم المراقب ولا يمكن التغلب عليه.
مناسب ل:
مجالات التطبيق والأمثلة
يتم استخدام الذكاء الاصطناعي المجسد في العديد من المناطق:
الروبوتات والأنظمة المستقلة
من المركبات المستقلة إلى الطائرات بدون طيار والروبوتات الصناعية - تمكن KI المجسّد من هذه الأنظمة من إدراكها وتنقلها والتفاعل معها. ومن الأمثلة البسيطة أن روبوت مكنسة نظافة Roomba يستخدم أجهزة استشعار للتنقل في بيئتها المادية ، والتعرف على العقبات وتعلم التصميم الداخلي.
أتمتة الإنتاج
في الإنتاج ، يمكن لـ AI المتجسد التحكم في خلايا الروبوت التي تنفذ مهام معقدة مثل أجزاء الطحن بجودة السطح المطلوبة. تراقب الذكاء الاصطناعي حالة الخلايا باستخدام أجهزة الاستشعار وإنشاء تعليمات للروبوت.
الرعاية الصحية والرعاية
في القطاع الصحي ، يعد تجسيد الذكاء الاصطناعي بتغيير ثوري من خلال تقديم حلول تعمل على تحسين الدقة والكفاءة والتخصيص. تتراوح التطبيقات من التدخلات السريرية إلى الرعاية اليومية والمرافقة إلى إعادة التأهيل المؤقتة.
زراعة
في الزراعة ، يتم تطوير الروبوتات الذكية التي يمكن أن تتقن الأزهار النامية بأكملها. على سبيل المثال ، قام فريق بحث من جامعة فودان بتطوير روبوت متعدد الوظائف يتولى زراعة الطماطم بأكملها ، بما في ذلك التلقيح وتنظيف الأوراق وتخفيف الفاكهة والحصاد. يمكن لآلة "التفكير" محاكاة الإدراك البشري واتخاذ القرار والمهمة.
البحث والتطورات الحالية
نماذج لغة كبيرة متعددة الوسائط (MLLMS)
تطور واعد في أبحاث الذكاء الاصطناعى المتجسد هو دمج النماذج الصوتية الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMS). تقوم هذه النماذج بمعالجة البيانات ودمجها من عدة مصادر مثل النص والصور والصوت ، والتي تتيح اتخاذ القرار الشامل. إنها تظهر تنوعًا ملحوظًا ومهارة وقدرة على التعميم في البيئات المعقدة مقارنةً بنهج التعلم التقليدية.
المعايير ومنصات التقييم
تم تطوير معايير مختلفة لتقييم أداء AI المتجسد. Embodebench ، على سبيل المثال ، هو معيار شامل تم تطويره لتقييم MLLMs كعوامل مجسدة. إنه يوفر تقييمًا مفصلاً للعوامل المستندة إلى MLLM لكلتا المهامين على مستوى مرتفع ومنخفض مع ستة مهارات وكيل مهمة.
مثال آخر هو مجسد ، معيار تقييم شامل وتفاعلي لـ MLLMs مع مهام مجسدة. ويضم 328 مهمة مختلفة خلال 125 مشاهد ثلاثية الأبعاد مختلفة ، والتي تم اختيارها وشرحها بعناية.
انتقال سيم إلى الواقع
يتمثل أحد التحديات المهمة في أبحاث الذكاء الاصطناعي المجسد إلى نقل المهارات التي تم الحصول عليها في عمليات المحاكاة إلى بيئات حقيقية. هذا الإرسال إلى الواقع إلى الواقع هو مجال بحث نشط يهدف إلى سد الفجوة بين البيئات المحاكاة والبيئات الحقيقية.
مستقبل الذكاء المتجسد: الابتكار والمسؤولية
عقبات تقنية وعملية
على الرغم من أن تطور الذكاء الاصطناعى المتجسد أحرز تقدمًا كبيرًا ، إلا أنه لا يزال هناك تحديات كبيرة. ويشمل ذلك قيود الأجهزة ونمذجة النمذجة والفهم البدني للعالم والتكامل متعدد الوسائط. إن صياغة نوع جديد من نظرية التعلم من الذكاء الاصطناعى وابتكار الأجهزة المتقدمة تنتقد تطوير أنظمة ذكاء قوية وموثوقة.
اعتبارات أخلاقية
يثير تطوير الذكاء الاصطناعي المجسد أيضًا أسئلة أخلاقية ، خاصة فيما يتعلق بالأمن والخصوصية والآثار الاجتماعية المحتملة. من المهم تطوير واستخدام هذه التقنيات بمسؤولية لتقليل العواقب السلبية المحتملة.
اتجاهات البحث المستقبلية
تم تحديد عدة اتجاهات لمستقبل أبحاث الذكاء الاصطناعي المجسد. وتشمل هذه تطوير نماذج الإدراك الكبير للسلوك (PCB) ، الذكاء المادي والذكاء المورفولوجي. من الأمور الأساسية في هذه المنظورات إطار العامل العام ، والذي يُعرف باسم BCEN ويدمج التصور والديناميات المعرفية والسلوكية.
لماذا تمثل الذكاء الاصطناعي المرحلة التالية من الأنظمة الذكية
يمثل AI المجسّد تحولًا في أبحاث الذكاء الاصطناعي ، والذي يؤكد على أهمية التجسيد المادي والتفاعل لتطوير الأنظمة الذكية حقًا. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في النظم الفيزيائية وتمكين التفاعل المباشر مع البيئة ، يفتح AI المجسد آفاقًا جديدة للتطبيقات في مجالات مثل الروبوتات والرعاية الصحية والإنتاج والزراعة.
إن أبحاث الذكاء الاصطناعى الحالي مدفوعة بشكل كبير بالبيانات ، وتم تنفيذ الاختراق الثوري للتعلم العميق في مجالات التطبيق التي تتوفر فيها البيانات بسهولة أو يمكن إنشاءها. في أوروبا وخاصة في ألمانيا ، حيث يكون النجاح الاجتماعي قويًا على التكنولوجيا والروبوتات ، أصبح من الأهمية بمكان التركيز على تطبيقات الذكاء الاصطناعي للآلات.
يتطلب البحث في مجال الذكاء الاصطناعى المتجسد تحولًا في النموذج نحو فهم كلي للذكاء غير موجود معزولًا ، ولكنه يتجلى في تفاعل متنوع متعدد الوسائط مع البيئة. يمكن أن تكون رؤية الذكاء المتجسد هذه هي المفتاح لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعى القابلة للتكيف حقًا ويمكن أن تزدهر في البيئات الديناميكية.
مناسب ل:
شريكك العالمي في التسويق وتطوير الأعمال
☑️ لغة العمل لدينا هي الإنجليزية أو الألمانية
☑️ جديد: المراسلات بلغتك الوطنية!
كونراد ولفنشتاين
سأكون سعيدًا بخدمتك وفريقي كمستشار شخصي.
يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) . عنوان بريدي الإلكتروني هو: ولفنشتاين ∂ xpert.digital
إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.
