Publikováno dne: 17. května 2025 / Aktualizace od: 17. května 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
Ztělesněná umělá inteligence (ztělesněná AI) - Obrázek: Xpert.digital
Ztělesněné AI v zaměření: budoucnost interakce lidské technologie
Nové rozměry AI: Od abstraktních modelů po skutečné aplikace
Ztělesněná umělá inteligence, známá také jako ztělesněná AI, představuje inovativní přístup ve výzkumu AI, ve kterém inteligence neexistuje izolovaně v digitálním prostoru, ale je vytvářena integrací do fyzických systémů a aktivní interakcí se skutečným světem. Na rozdíl od tradičních systémů AI, které fungují v abstraktních, virtuálních prostředích, jsou ztělesněné systémy AI schopny s nimi vnímat, porozumět a komunikovat. Tato zpráva nabízí komplexní přehled principů, aplikací a budoucích perspektiv ztělesněné AI.
Vhodné pro:
Základní koncept ztělesněné AI
Ztělesněná umělá inteligence se týká systémů AI, které jsou zabudovány do fyzických objektů, jako jsou roboty, a významně mohou interagovat s jejich okolím. Na rozdíl od čistě digitálního AI, která vyrábí hlavně digitální artefakty nebo doporučení rozhodování, je ztělesněna AI zaměřena na kontrolu chování fyzických systémů.
Koncept ztělesněné AI zahrnuje všechny aspekty interakce a učení v prostředí: od vnímání a porozumění po myšlení a plánování až po provedení. Tento holistický pohled se zásadně liší od klasického výpočetního hodnoty, který vidí mentální procesy jako čisté aritmetické operace a vidí mozek jako počítač.
Ztělesněná AI používá senzory k zachycení svého okolí je učení a přizpůsobivé a s jejich motorickými nebo reaktivními dovednostmi převádí procesy vnímání v akčních procesech. Má kontextové porozumění a může také provádět složité interakce v dynamickém prostředí.
Teoretické základy a filozofické pozadí
Teoretické základy ztělesněné AI jsou hluboce ukotveny ve filozofii a kognitivní vědě. Hypotéza ztělesnění, kterou Linda Smith představila v roce 2005, uvádí, že myšlení a učení jsou ovlivněny neustálými interakcemi mezi tělem a okolní oblastí. Tato myšlenka se vrací zpět k dřívějším filozofickým konceptům filozofa Maurice Merleau-Pontyho, který zdůraznil ústřední roli vnímání a těla pro porozumění.
Ztělesněné poznání (ztělesněné poznání) představuje skupinu teorií, které zkoumají, jak je kognice formována fyzickou podmínkou a schopnostmi organismu. Mezi tyto ztělesněné faktory patří motorový systém, systém vnímání, fyzické interakce s prostředím a předpoklady o světě, které formují funkční strukturu mozku a těla organismu. Diplomová práce ztělesněné kognitivní zpochybňuje jiné teorie, jako je kognitivismus, počítač a karteziánský dualismus.
Ztělesněné AI staví na těchto koncepcích a naznačuje, že skutečné umělé obecné inteligence (AGI) lze dosáhnout kontrolou fyzického ztělesnění a interakcí se simulovaným a fyzickým prostředím.
Technologické složky a funkčnost
Vývoj ztělesněných systémů AI vyžaduje integraci různých technologických složek a metodik:
Vnímání a senzory
Ztělesněné systémy AI používají různé senzory k vnímání jejich okolí, podobně jako u klasických pěti smyslů u lidí. Tyto senzory mohou zahrnovat kamery (pro vizuální porozumění), mikrofony (pro zvukový záznam), hmatové senzory (pro dotek a tlak), jakož i zrychlení a orientační senzory.
Kognitivní zpracování
Kognitivní architektura ztělesněné AI zahrnuje čtyři základní komponenty: vnímání, akce, paměť a učení. Tyto komponenty spolupracují, aby agentovi umožnily, aby porozuměly jejich okolí a vhodně reagovaly. Moderní vývoj v této oblasti zahrnuje multimodální velké modely (MLLM), které nabízejí pokročilé dovednosti vnímání, interakce a plánování.
Herci a fyzická interakce
Na rozdíl od pasivního pozorování mají ztělesněné látky AI dopad na jejich okolí a poučí se z reakce. To vyžaduje akční členy - komponenty, které mohou provádět fyzické akce, jako jsou robotické zbraně, kola nebo jiné mechanické systémy.
Mechanismy učení a přizpůsobení
Ztělesněné systémy AI se učí přímým zkoumáním jejich okolí, podobně jako to, jak se lidé a zvířata učí průzkumem a interakcí. To zahrnuje různé metodiky učení, jako je učení zesílení, ve kterých se agent učí prostřednictvím experimentů a chyb, jakož i monitorovaného a nepřekonatelného učení.
Vhodné pro:
Oblasti aplikace a příklady
Ztělesněná AI se používá v mnoha oblastech:
Robotika a autonomní systémy
Od autonomních vozidel po drony a průmyslové roboty - ztělesněné KI umožňuje, aby tyto systémy vnímaly, navigovaly a interagovaly s ním. Jednoduchým příkladem je robot vysavače Roomba, který používá senzory k navigaci ve svém fyzickém prostředí, k rozpoznání překážek a učení interiérového designu.
Produkční automatizace
Ve výrobě může ztělesněné AI řídit robotické buňky, které provádějí složité úkoly, jako jsou broušení dílů s požadovanou kvalitou povrchu. AI monitoruje stav buněk pomocí senzorů a generuje pokyny pro robota.
Zdravotní péče a péče
Ve zdravotnickém sektoru ztělesněná AI slibuje revoluční změnu tím, že nabízí řešení, která zlepšují přesnost, efektivitu a personalizaci. Aplikace sahají od klinických intervencí po každodenní péči a doprovod až po intervenční rehabilitaci.
Zemědělství
V zemědělství se vyvíjejí inteligentní roboti, kteří mohou zvládnout celý rostoucí květinový. Například výzkumný tým z Fudan University vyvinul multifunkční robot, který přebírá celou pěstování rajčat, včetně opylení, čištění listů, ředění ovoce a sklizně. Tento „myšlení“ stroj může simulovat lidské vnímání, rozhodování a úkol.
Aktuální výzkum a vývoj
Multimodální modely velkých jazyků (MLLM)
Slibným vývojem ztělesněného výzkumu AI je integrace multimodálních velkých hlasových modelů (MLLM). Tyto modely zpracovávají a integrují data z několika zdrojů, jako jsou text, obrázky a zvuk, které umožňují komplexní rozhodování. Vykazují pozoruhodnou všestrannost, schopnost dovedností a zobecnění ve složitých prostředích ve srovnání s tradičními přístupy k učení.
Benchmarky a platformy pro hodnocení
Byly vyvinuty různé benchmarky pro vyhodnocení výkonu ztělesněné AI. Například ztělesněnébench je komplexní měřítkem, který byl vyvinut pro vyhodnocení MLLM jako ztělesněných látek. Nabízí podrobné vyhodnocení agentů založených na MLLM pro oba úkoly na vysoké a nízké úrovni a se šesti dovednostmi kritických agentů.
Dalším příkladem je EmmodieDeval, komplexní a interaktivní hodnotící měřítko pro MLLM s ztělesněnými úkoly. Zahrnuje 328 různých úkolů do 125 různých 3D scén, které byly pečlivě vybrány a anotovány.
Přenos sim-to-real
Důležitou výzvou při ztělesněném výzkumu AI je převést dovednosti, které byly získány v simulacích do skutečného prostředí. Tento přenos Sim-to-Real je aktivní oblast výzkumu, jejímž cílem je uzavřít propast mezi simulovaným a skutečným prostředím.
Budoucnost ztělesněné inteligence: inovace a odpovědnost
Technické a praktické překážky
Přestože rozvoj ztělesněné AI dosáhl velkého pokroku, stále existují značné výzvy. To zahrnuje hardwarová omezení, modelování modelování, fyzické porozumění světu a multimodální integraci. Formulace nového typu teorie učení AI a inovace pokročilého hardwaru jsou rozhodující pro vývoj robustních a spolehlivých ztělesněných zpravodajských systémů.
Etické úvahy
Rozvoj ztělesněné AI také vyvolává etické otázky, zejména s ohledem na bezpečnost, soukromí a možné sociální účinky. Je důležité tyto technologie vyvíjet a používat zodpovědně, aby se minimalizovaly možné negativní důsledky.
Budoucí směry výzkumu
Pro budoucnost ztělesněného výzkumu AI je nastíněno několik směrů. Patří mezi ně vývoj modelů velkého vnímání kognitivního chování (PCB), fyzická inteligence a morfologická inteligence. Ústředním bodem těchto perspektiv je rámec generálního agenta, který je známý jako BCENT a integruje vnímání, kognitivní a behaviorální dynamiku.
Proč AI představuje další fázi inteligentních systémů
Ztělesněná AI představuje posun paradigmatu ve výzkumu AI, který zdůrazňuje význam fyzického ztělesnění a interakce pro rozvoj skutečně inteligentních systémů. Integrace AI do fyzických systémů a umožněním přímé interakce s prostředím otevírá AI nové obzory pro aplikace v oblastech, jako je robotika, zdravotní péče, výroba a zemědělství.
Současný výzkum AI je silně řízen daty a revoluční průlom hlubokého učení byl prováděn v oblastech aplikace, ve kterých jsou data snadno dostupná nebo mohou být generována. V Evropě a zejména v Německu, kde je sociální úspěch silný v oblasti technologie a robotiky, je stále důležitější zaměřit se na aplikace AI pro stroje.
Výzkum v oblasti ztělesněné AI vyžaduje posun paradigmatu k holistickému chápání inteligence, která neexistuje izolovaná, ale projevuje se různorodou multimodální interakcí s prostředím. Tato vize ztělesněné inteligence by mohla být klíčem k vývoji systémů AI, které jsou skutečně přizpůsobivé a mohou se daří v dynamickém prostředí.
Vhodné pro:
Váš globální partner pro marketing a rozvoj podnikání
☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina
☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem národním jazyce!
Konrad Wolfenstein
Rád vám a mému týmu posloužím jako osobní poradce.
Kontaktovat mě můžete vyplněním kontaktního formuláře nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) . Moje e-mailová adresa je: wolfenstein ∂ xpert.digital
Těším se na náš společný projekt.
