Publicado el 17 de mayo de 2025 / Actualización del: 17 de mayo de 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
Inteligencia artificial encarnada (IA incorporada) - Imagen: xpert.digital
IA encarnada en foco: el futuro de la interacción de la tecnología humana
Nuevas dimensiones de IA: de modelos abstractos a aplicaciones reales
La inteligencia artificial encarnada, también conocida como IA encarnada, representa un enfoque innovador en la investigación de IA, en la que la inteligencia no existe de forma aislada en el espacio digital, pero se crea por la integración en sistemas físicos e interacción activa con el mundo real. A diferencia de los sistemas de IA tradicionales que operan en entornos abstractos y virtuales, los sistemas de IA incorporados pueden percibir, comprender e interactuar con él. Este informe ofrece una descripción completa de los principios, aplicaciones y perspectivas futuras de la IA incorporada.
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Concepto básico de la IA encarnada
La inteligencia artificial encarnada se refiere a los sistemas de IA que están integrados en objetos físicos como robots y pueden interactuar con su entorno de manera significativa. A diferencia de la IA puramente digital, que produce principalmente artefactos digitales o recomendaciones de toma de decisiones, la IA incorporada tiene como objetivo controlar el comportamiento de los sistemas físicos.
El concepto de la IA incorporada incluye todos los aspectos de la interacción y el aprendizaje en un entorno: desde la percepción y la comprensión hasta el pensamiento y la planificación hasta la ejecución. Esta visión holística difiere fundamentalmente del computacionalismo clásico, que ve los procesos mentales como operaciones aritméticas puras y ve el cerebro como una computadora.
Una IA incorporada usa sensores para capturar su entorno es el aprendizaje y adaptable y, con sus habilidades motoras o reactivas, convierte los procesos de percepción en los procesos de acción. Tiene una comprensión contextual y también puede realizar interacciones complejas en entornos dinámicos.
Fundaciones teóricas y antecedentes filosóficos
Los fundamentos teóricos de la IA encarnada están profundamente anclados en la filosofía y la ciencia cognitiva. La hipótesis de la realización, que Linda Smith presentó en 2005, afirma que el pensamiento y el aprendizaje están influenciados por interacciones constantes entre el cuerpo y el área circundante. Esta idea se remonta a conceptos filosóficos anteriores del filósofo Maurice Merleau-Ponty, quien enfatizó el papel central de la percepción y el cuerpo para la comprensión.
La cognición encarnada (cognición encarnada) representa un grupo de teorías que examinan cómo la cognición está moldeada por la condición física y las habilidades del organismo. Estos factores incorporados incluyen el sistema motor, el sistema de percepción, las interacciones físicas con el medio ambiente y los supuestos sobre el mundo, que dan forma a la estructura funcional del cerebro y el cuerpo del organismo. La tesis de la cognición incorporada desafía otras teorías como el cognitivismo, el informatismo y el dualismo cartesiano.
La IA incorporada se basa en estos conceptos y sugiere que la verdadera inteligencia general artificial (AGI) se puede lograr controlando la realización física y la interacción con entornos físicos y simulados.
Componentes y funcionalidad tecnológicas
El desarrollo de sistemas de IA incorporados requiere la integración de varios componentes y metodologías tecnológicas:
Percepción y sensores
Los sistemas de IA encarnados usan varios sensores para percibir su entorno, similar a los cinco sentidos clásicos de los humanos. Estos sensores pueden incluir cámaras (para la comprensión visual), micrófonos (para grabación de audio), sensores táctiles (para tacto y presión), así como sensores de aceleración y orientación.
Procesamiento cognitivo
La arquitectura cognitiva de una IA incorporada comprende cuatro componentes esenciales: percepción, acción, memoria y aprendizaje. Estos componentes trabajan juntos para permitir al agente, comprender su entorno y reaccionar adecuadamente. Los desarrollos modernos en esta área incluyen modelos grandes multimodales (MLLM) que ofrecen percepción avanzada, interacción y habilidades de planificación.
Actores e interacción física
A diferencia de la observación pasiva, los agentes de IA incorporados tienen un impacto en su entorno y aprenden de la reacción. Esto requiere actuadores: componentes que puedan llevar a cabo acciones físicas, como brazos de robot, ruedas u otros sistemas mecánicos.
Mecanismos de aprendizaje y adaptación
Los sistemas de IA incorporados aprenden a través del examen directo de su entorno, similar a la forma en que las personas y los animales aprenden a través de la exploración y la interacción. Esto incluye varias metodologías de aprendizaje, como el aprendizaje de refuerzo, en el que el agente aprende a través de experimentos y errores, así como aprendizaje monitoreado e insuperable.
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Áreas de aplicación y ejemplos
La IA incorporada se usa en numerosas áreas:
Robótica y sistemas autónomos
Desde vehículos autónomos hasta drones y robots industriales: KI incorporado permite que estos sistemas perciban, naveguen e interactúen con él. Un ejemplo simple es el robot de aspiradora Roomba que usa sensores para navegar por su entorno físico, reconocer obstáculos y aprender el diseño interior.
Automatización de producción
En la producción, la IA incorporada puede controlar las células de los robots que llevan a cabo tareas complejas, como las piezas de molienda con la calidad de la superficie deseada. La IA monitorea la condición de las células usando sensores y genera instrucciones para el robot.
Atención médica y cuidado
En el sector de la salud, la IA encarnada promete un cambio revolucionario al ofrecer soluciones que mejoran la precisión, la eficiencia y la personalización. Las aplicaciones van desde intervenciones clínicas hasta atención diaria y acompañamiento hasta rehabilitación intervencionista.
Agricultura
En la agricultura, se están desarrollando robots inteligentes que pueden dominar todo el cultivo floral. Por ejemplo, un equipo de investigación de la Universidad de Fudan ha desarrollado un robot multifuncional que se hace cargo de todo el cultivo de tomate, que incluye polinización, limpieza de hojas, adelgazamiento de frutas y cosecha. Esta máquina de "pensamiento" puede simular la percepción humana, la toma de decisiones y la tarea.
Investigación y desarrollos actuales
Modelos de lenguaje grande multimodal (MLLMS)
Un desarrollo prometedor en la investigación de IA encarnada es la integración de modelos multimodales de voz grande (MLLM). Estos modelos procesan e integran datos de varias fuentes, como texto, imágenes y audio, lo que permite la toma de decisiones integral. Muestran una notable capacidad de versatilidad, habilidad y generalización en entornos complejos en comparación con los enfoques tradicionales de aprendizaje de refuerzo.
Puntos de referencia y plataformas de evaluación
Se desarrollaron varios puntos de referencia para evaluar el rendimiento de la IA incorporada. Embodiedbench, por ejemplo, es un punto de referencia integral que se desarrolló para evaluar los MLLM como agentes encarnados. Ofrece una evaluación detallada de los agentes basados en MLLM para ambas tareas en un nivel alto y bajo y con seis habilidades de agentes críticos.
Otro ejemplo es EmbodiedeVal, un punto de referencia de evaluación integral e interactivo para MLLM con tareas incorporadas. Comprende 328 tareas diferentes dentro de 125 escenas 3D diferentes, que han sido cuidadosamente seleccionadas y anotadas.
Transmisión simbólica
Un desafío importante en la investigación de IA encarnada es transferir habilidades que se han adquirido en simulaciones a entornos reales. Esta transmisión SIM a Real es un área de investigación activa que tiene como objetivo cerrar la brecha entre los entornos simulados y reales.
El futuro de la inteligencia encarnada: innovación y responsabilidad
Obstáculos técnicos y prácticos
Aunque el desarrollo de la IA incorporada ha hecho un gran progreso, todavía hay desafíos considerables. Esto incluye restricciones de hardware, modelado de modelado, comprensión física del mundo e integración multimodal. La formulación de un nuevo tipo de teoría de aprendizaje de IA y la innovación del hardware avanzado son críticas con el desarrollo de sistemas de inteligencia encarnados robustos y confiables.
Consideraciones éticas
El desarrollo de la IA incorporada también plantea preguntas éticas, especialmente con respecto a la seguridad, la privacidad y los posibles efectos sociales. Es importante desarrollar y utilizar estas tecnologías de manera responsable para minimizar las posibles consecuencias negativas.
Instrucciones de investigación futuras
Se describen varias direcciones para el futuro de la investigación de IA incorporada. Estos incluyen el desarrollo de modelos de cognición de gran percepción (PCB), inteligencia física e inteligencia morfológica. Central a estas perspectivas es el Marco de Agente General, que se conoce como BCent e integra la percepción, la dinámica cognitiva y conductual.
¿Por qué la IA representa la próxima etapa de sistemas inteligentes?
La IA encarnada representa un cambio de paradigma en la investigación de IA, lo que enfatiza la importancia de la encarnación física y la interacción para el desarrollo de sistemas realmente inteligentes. Al integrar la IA en los sistemas físicos y permitir la interacción directa con el medio ambiente, la IA encarnada abre nuevos horizontes para aplicaciones en áreas como robótica, atención médica, producción y agricultura.
La investigación actual de IA está muy impulsada por los datos, y el avance revolucionario del aprendizaje profundo se llevó a cabo en áreas de aplicación en las que los datos están fácilmente disponibles o pueden generarse. En Europa y especialmente en Alemania, donde el éxito social es fuerte en tecnología y robótica, se está volviendo cada vez más importante centrarse en las aplicaciones de IA para las máquinas.
La investigación en el área de IA encarnada requiere un cambio de paradigma hacia una comprensión holística de la inteligencia que no existe aislada, pero se manifiesta por una interacción diversa y multimodal con el medio ambiente. Esta visión de inteligencia incorporada podría ser la clave para desarrollar sistemas de IA que sean realmente adaptables y que puedan prosperar en entornos dinámicos.
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