Udgivet den: 17. maj 2025 / Opdateret den: 17. maj 2025 – Forfatter: Konrad Wolfenstein
Indlejret kunstig intelligens (AI) – Billede: Xpert.Digital
Fokus på legemliggjort AI: Fremtiden for interaktion mellem menneske og teknologi
Nye dimensioner af AI: Fra abstrakte modeller til virkelige applikationer
Indlejret kunstig intelligens, også kendt som kropsliggjort AI, repræsenterer en innovativ tilgang inden for AI-forskning, hvor intelligens ikke eksisterer isoleret i den digitale verden, men snarere opstår gennem integration i fysiske systemer og aktiv interaktion med den virkelige verden. I modsætning til traditionelle AI-systemer, der opererer i abstrakte, virtuelle miljøer, er kropslige AI-systemer i stand til at opfatte, forstå og interagere med deres omgivelser. Denne rapport giver et omfattende overblik over principperne, anvendelserne og fremtidsudsigterne for kropsliggjort AI.
Relateret til dette:
Grundlæggende koncept for kropsliggjort AI
Indlejret kunstig intelligens refererer til AI-systemer, der er indlejret i fysiske objekter, såsom robotter, og som kan interagere med deres omgivelser på meningsfulde måder. I modsætning til rent digital AI, som primært producerer digitale artefakter eller beslutningsanbefalinger, er indlejret AI designet til at kontrollere fysiske systemers adfærd.
Konceptet med kropsliggjort kunstig intelligens omfatter alle aspekter af interaktion og læring i et miljø: fra opfattelse og forståelse til tænkning, planlægning og udførelse. Denne holistiske tilgang adskiller sig fundamentalt fra klassisk computationalisme, som ser mentale processer som blotte beregninger og betragter hjernen som en computer.
En kropsliggjort AI bruger sensorer til at opfatte sine omgivelser, er i stand til at lære og tilpasse sig og omsætter perceptuelle processer til handlingsprocesser ved hjælp af sine motoriske eller reaktive evner. Den besidder kontekstuel forståelse og kan udføre komplekse interaktioner selv i dynamiske miljøer.
Teoretiske grundlag og filosofisk baggrund
Det teoretiske grundlag for kropsliggjort kunstig intelligens er dybt forankret i filosofi og kognitiv videnskab. Kropsliggørelseshypotesen, introduceret af Linda Smith i 2005, fastslår, at tænkning og læring påvirkes af konstante interaktioner mellem kroppen og miljøet. Denne idé kan spores tilbage til tidligere filosofiske koncepter hos filosoffen Maurice Merleau-Ponty, der understregede den centrale rolle, som perception og kroppen spiller i forståelse.
Legemliggjort kognition repræsenterer en gruppe af teorier, der undersøger, hvordan kognition formes af organismens fysiske tilstand og evner. Disse legemliggjorte faktorer omfatter motorikken, det perceptuelle system, fysiske interaktioner med miljøet og opfattelser af verden, som former den funktionelle struktur af organismens hjerne og krop. Tesen om legemliggjort kognition udfordrer andre teorier såsom kognitivisme, computationalisme og kartesiansk dualisme.
Legemliggjort AI bygger videre på disse koncepter og foreslår, at ægte kunstig generel intelligens (AGI) kan opnås ved at kontrollere fysiske legemliggørelser og interagere med simulerede og fysiske miljøer.
Teknologiske komponenter og funktionalitet
Udviklingen af indbyggede AI-systemer kræver integration af forskellige teknologiske komponenter og metoder:
Opfattelse og sensorisk perception
Indbyggede AI-systemer bruger forskellige sensorer til at opfatte deres omgivelser, svarende til de fem klassiske sanser hos mennesker. Disse sensorer kan omfatte kameraer (til visuel forståelse), mikrofoner (til lydoptagelse), taktile sensorer (til berøring og tryk) samt accelerometre og orienteringssensorer.
Kognitiv bearbejdning
Den kognitive arkitektur i en kropsliggjort kunstig intelligens består af fire væsentlige komponenter: perception, handling, hukommelse og læring. Disse komponenter arbejder sammen for at sætte agenten i stand til at forstå sine omgivelser og reagere passende. Moderne udviklinger på dette område omfatter multimodale storskalamodeller (MLLM'er), som tilbyder avancerede perceptions-, interaktions- og planlægningsfunktioner.
Aktuatorer og fysisk interaktion
I modsætning til passiv observation interagerer kropsliggjorte AI-agenter med deres omgivelser og lærer af responsen. Dette kræver aktuatorer – komponenter, der kan udføre fysiske handlinger, såsom robotarme, hjul eller andre mekaniske systemer.
Lærings- og tilpasningsmekanismer
Indlejrede AI-systemer lærer gennem direkte interaktion med deres omgivelser, ligesom mennesker og dyr lærer gennem udforskning og interaktion. Dette omfatter forskellige læringsmetoder såsom forstærkningslæring, hvor agenten lærer gennem trial and error, samt overvåget og uovervåget læring.
Relateret til dette:
Anvendelsesområder og eksempler
Indlejret AI bruges på en række områder:
Robotteknologi og autonome systemer
Fra autonome køretøjer til droner og industrirobotter gør indbygget kunstig intelligens disse systemer i stand til at opfatte, navigere i og interagere med deres omgivelser. Et simpelt eksempel er Roomba-robotstøvsugeren, som bruger sensorer til at navigere i sine fysiske omgivelser, registrere forhindringer og lære rummets layout at kende.
Produktionsautomatisering
Inden for fremstillingsindustrien kan Embodied AI styre robotceller, der udfører komplekse opgaver såsom at slibe dele til den ønskede overfladefinish. AI'en overvåger cellens tilstand ved hjælp af sensorer og genererer instruktioner til robotten.
Sundhedspleje og sygepleje
Inden for sundhedssektoren lover indbygget kunstig intelligens revolutionerende forandringer ved at tilbyde løsninger, der forbedrer præcision, effektivitet og personalisering. Anvendelserne spænder fra kliniske procedurer og daglig pleje og støtte til postinterventionel rehabilitering.
landbrug
Inden for landbruget udvikles intelligente robotter, der kan styre hele dyrkningsprocessen. For eksempel har et forskerhold på Fudan Universitet udviklet en multifunktionel robot, der håndterer hele tomatdyrkningsprocessen, herunder bestøvning, bladrensning, frugtudtynding og høst. Denne "tænkende" maskine kan simulere menneskelig opfattelse, beslutningstagning og opgaveudførelse.
Aktuel forskning og udvikling
Multimodale store sprogmodeller (MLLM'er)
En lovende udvikling inden for forskning i kropsliggjort kunstig intelligens er integrationen af multimodale store sprogmodeller (MLLM'er). Disse modeller behandler og integrerer data fra flere kilder såsom tekst, billeder og lyd, hvilket muliggør omfattende beslutningstagning. De demonstrerer bemærkelsesværdig alsidighed, smidighed og generaliserbarhed i komplekse miljøer sammenlignet med traditionelle tilgange til forstærkningslæring.
Benchmarks og evalueringsplatforme
Der er udviklet adskillige benchmarks til at vurdere ydeevnen af embodied AI. EmbodiedBench er for eksempel en omfattende benchmark designet til at evaluere MLLM'er som embodied agents. Den giver en detaljeret evaluering af MLLM-baserede agenter på både høj- og lavniveauopgaver samt på tværs af seks kritiske agentfunktioner.
Et andet eksempel er EmbodiedEval, et omfattende og interaktivt evalueringsbenchmark for MLLM'er med embodied tasks. Det omfatter 328 forskellige opgaver inden for 125 forskellige 3D-scener, som blev omhyggeligt udvalgt og kommenteret.
Sim-til-Real-overførsel
En central udfordring i forskning i kropsliggjort kunstig intelligens er at overføre færdigheder erhvervet i simuleringer til virkelige miljøer. Denne overførsel fra simulering til virkelighed er et aktivt forskningsområde, der sigter mod at bygge bro mellem simulerede og virkelige miljøer.
Fremtiden for kropsliggjort intelligens: Innovation og ansvarlighed
Tekniske og praktiske forhindringer
Selvom udviklingen af kropsliggjort kunstig intelligens har gjort store fremskridt, er der fortsat betydelige udfordringer. Disse omfatter hardwarebegrænsninger, modelgeneralisering, forståelse af den fysiske verden og multimodal integration. Formulering af en ny AI-læringsteori og innovation af avanceret hardware er afgørende for at udvikle robuste og pålidelige systemer til kropsliggjort intelligens.
Etiske overvejelser
Udviklingen af kropsliggjort kunstig intelligens rejser også etiske spørgsmål, især vedrørende sikkerhed, privatliv og potentielle sociale konsekvenser. Det er afgørende at udvikle og implementere disse teknologier ansvarligt for at minimere potentielle negative konsekvenser.
Fremtidige forskningsretninger
Adskillige retninger skitseres for fremtiden for forskning i kropsliggjort kunstig intelligens. Disse omfatter udvikling af store perception-kognition-adfærdsmodeller (PCB), fysisk intelligens og morfologisk intelligens. Centralt for disse perspektiver er den generelle agentramme kendt som Bcent, som integrerer perception, kognition og adfærdsdynamik.
Hvorfor AI repræsenterer den næste fase af intelligente systemer
Indlejret AI repræsenterer et paradigmeskift inden for AI-forskning, der understreger vigtigheden af fysisk indlejring og interaktion for udviklingen af ægte intelligente systemer. Ved at integrere AI i fysiske systemer og muliggøre direkte interaktion med miljøet åbner indlejret AI nye horisonter for anvendelser inden for områder som robotteknologi, sundhedspleje, produktion og landbrug.
Nuværende forskning i kunstig intelligens er i høj grad datadrevet, og det revolutionerende gennembrud inden for deep learning er sket inden for anvendelsesområder, hvor data er let tilgængelige eller kan genereres. I Europa, og især i Tyskland, hvor samfundets succes er stærkt afhængig af teknologi og robotteknologi, bliver det stadig vigtigere at fokusere på kunstig intelligens-applikationer til maskiner.
Forskning inden for kropsliggjort intelligens kræver et paradigmeskift mod en holistisk forståelse af intelligens, der ikke eksisterer isoleret, men manifesterer sig gennem mangfoldig, multimodal interaktion med omgivelserne. Denne vision om kropsliggjort intelligens kan være nøglen til at udvikle AI-systemer, der er virkelig tilpasningsdygtige og kan trives i dynamiske miljøer.
Relateret til dette:
Din globale marketing- og forretningsudviklingspartner
☑️ Vores forretningssprog er engelsk eller tysk
☑️ NYT: Korrespondance på dit modersmål!
Konrad Wolfenstein
Jeg og mit team er glade for at stå til rådighed for dig som din personlige rådgiver.
Du kan kontakte mig ved at udfylde kontaktformularen her eller blot ringe til mig på +49 89 89 674 804 ( München) . Min e-mailadresse er: [email protected]
Jeg glæder mig til vores fælles projekt.
