Kehastatud tehisintellekt (kehastatud AI) - pilt: xpert.digital
Kehastas AI fookuses: inimtehnoloogia interaktsiooni tulevik
AI uued mõõtmed: abstraktsetest mudelitest reaalsete rakendusteni
Kehastatud tehisintellekt, tuntud ka kui kehastatud AI, esindab AI -uuringutes uuenduslikku lähenemisviisi, kus intelligentsust digitaalses ruumis ei eksisteeri, vaid see loob integreerides füüsilistesse süsteemidesse ja aktiivse suhtluse reaalse maailmaga. Erinevalt traditsioonilistest AI -süsteemidest, mis töötavad abstraktses virtuaalses keskkonnas, on kehastatud AI -süsteemid võimelised seda tajuma, mõistma ja sellega suhtlema. See aruanne annab põhjaliku ülevaate kehastatud AI põhimõtetest, rakendustest ja tulevastest vaatenurkadest.
Sobib selleks:
Kehastatud AI põhikontseptsioon
Kehastatud tehisintellekt viitab AI -süsteemidele, mis on manustatud sellistesse füüsilistesse objektidesse nagu robotid, ja saavad olulisel viisil suhelda nende ümbrusega. Vastupidiselt puhtalt digitaalsele AI -le, mis toob peamiselt digitaalseid esemeid või otsuste tegemise soovitusi, on kehastatud AI eesmärk füüsikaliste süsteemide käitumise kontrollimine.
Kehastatud AI kontseptsioon hõlmab kõiki keskkonnas suhtlemise ja õppimise aspekte: tajust ja mõistmisest kuni mõtlemise ja kavandamiseni. See terviklik vaade erineb põhimõtteliselt klassikalisest arvutuslikkusest, mis peab vaimseid protsesse puhta aritmeetiliste toimingutena ja näeb aju arvutina.
Kehastatud AI kasutab andureid nende ümbruse jäädvustamiseks on õppimine ja kohanemisvõimeline ning nende motoorsete või reageerivate oskustega teisendab tajumisprotsessid tegevusprotsessides. Sellel on kontekstuaalne arusaam ja see võib teha ka keerulisi interaktsioone dünaamilises keskkonnas.
Teoreetilised alused ja filosoofiline taust
Kehastatud AI teoreetilised alused on sügavalt ankurdatud filosoofiasse ja kognitiivsesse teadusesse. Teostuste hüpotees, mille Linda Smith esitas 2005. aastal, väidab, et mõtlemist ja õppimist mõjutavad pidev koostoime keha ja lähiümbruse vahel. See idee ulatub tagasi filosoof Maurice Merleau-Ponty varasemate filosoofiliste kontseptsioonide juurde, kes rõhutasid taju ja keha keskset rolli mõistmiseks.
Kehastatud tunnetus (kehastatud tunnetus) esindab teooriate rühma, mis uurivad, kuidas tunnetust kujundab füüsiline seisund ja organismi võimed. Need kehastatud tegurid hõlmavad motoorset süsteemi, tajumissüsteemi, füüsilisi koostoimeid keskkonnaga ja eeldusi maailma kohta, mis kujundavad organismi aju ja keha funktsionaalset struktuuri. Kehastatud tunnetuse tees seab väljakutseid muid teooriaid, nagu kognitivism, arvuti ja karteesia dualism.
Kehastatud AI tugineb nendele mõistetele ja viitab sellele, et tõelist kunstlikku üldist intelligentsust (AGI) saab saavutada füüsilise teostuse ja interaktsiooni kontrollimisel simuleeritud ja füüsilise keskkonnaga.
Tehnoloogilised komponendid ja funktsionaalsus
Kehastatud AI -süsteemide arendamine nõuab erinevate tehnoloogiliste komponentide ja metoodikate integreerimist:
Taju ja andurid
Kehastatud AI -süsteemid kasutavad oma ümbruse tajumiseks erinevaid andureid, sarnaselt inimestel klassikalise viie meeliga. Need andurid võivad sisaldada kaameraid (visuaalse mõistmise jaoks), mikrofonid (helisalvestamiseks), kombatavate andurite (puutetundlike ja rõhu jaoks), samuti kiirendus- ja orientatsiooniandurid.
Kognitiivne töötlemine
Kehastatud AI kognitiivne arhitektuur koosneb neljast olulist komponenti: taju, tegevus, mälu ja õppimine. Need komponendid töötavad koos, et võimaldada agendil, mõista nende ümbrust ja reageerida asjakohaselt. Selle valdkonna kaasaegsed arengud hõlmavad multimodaalseid suuri mudeleid (MLLM -id), mis pakuvad täiustatud taju, suhtlemis- ja planeerimisoskusi.
Näitlejad ja füüsiline suhtlus
Vastupidiselt passiivsele vaatlusele mõjutavad kehastatud AI -agendid nende ümbrust ja õpivad reaktsioonist. See nõuab ajameid - komponente, mis võivad läbi viia füüsilisi toiminguid, näiteks robotrelvad, rattad või muud mehaanilised süsteemid.
Õppimis- ja kohanemismehhanismid
Kehastatud AI -süsteemid õpivad oma ümbruse otsese uurimise kaudu, sarnaselt sellega, kuidas inimesed ja loomad õpivad uurimise ja suhtlemise kaudu. See hõlmab mitmesuguseid õppemetoodikaid, näiteks tugevdusõpe, kus agent õpib katsete ja vigade kaudu, samuti jälgitavaid ja ületamatu õppimist.
Sobib selleks:
Rakendusvaldkonnad ja näited
Kehastatud AI -d kasutatakse paljudes piirkondades:
Robootika ja autonoomsed süsteemid
Autonoomsetest sõidukitest droonide ja tööstusrobotiteni - kehastatud KI võimaldab neil süsteemidel tajuda, navigeerida ja sellega suhelda. Lihtne näide on Roomba tolmuimeja robot, mis kasutab andureid selle füüsilises keskkonnas navigeerimiseks, takistuste äratundmiseks ja sisekujunduse õppimiseks.
Tootmise automatiseerimine
Tootmises saab kehastatud AI kontrollida robotrakke, mis täidavad keerulisi ülesandeid, näiteks osade jahvatamine soovitud pinnakvaliteediga. AI jälgib rakkude seisundit andurite abil ja genereerib robotile juhiseid.
Tervishoiu ja hooldus
Tervishoiusektoris lubab AI kehastatud revolutsioonilist muudatust, pakkudes lahendusi, mis parandavad täpsust, tõhusust ja isikupärastamist. Rakendused ulatuvad kliinilistest sekkumistest kuni igapäevase hoolduse ja saatmiseni kuni interventsioonilise rehabilitatsiooni postitamiseni.
põllumajandus
Põllumajanduses arendatakse intelligentseid roboteid, mis võivad kogu kasvavat lille omandada. Näiteks on Fudani ülikooli uurimisrühm välja töötanud multifunktsionaalse roboti, mis võtab üle kogu tomati kasvatamise, sealhulgas tolmeldamise, lehtede puhastamise, puuviljade hõrenemise ja koristamise. See “mõtlemis” masin võib simuleerida inimese taju, otsuste tegemist ja ülesannet.
Praegused uuringud ja arengud
Multimodaalsed suured keelemudelid (MLLMS)
AI -uuringute paljutõotav areng on multimodaalsete suurte häälmudelite (MLLMS) integreerimine. Need mudelid töötlevad ja integreerivad andmeid mitmest allikast, näiteks tekst, pildid ja heli, mis võimaldab põhjalikku otsustamist. Need näitavad märkimisväärset mitmekülgsust, oskusi ja üldistamisvõimet keerukates keskkondades võrreldes traditsiooniliste tugevdusõppe lähenemisviisidega.
Võrdlusalused ja hindamisplatvormid
Kolmandatud AI jõudluse hindamiseks töötati välja mitmesuguseid võrdlusaluseid. Näiteks Ebodiedbench on põhjalik võrdlusalus, mis töötati välja MLLM -ide hindamiseks kehastatud ainetena. See pakub MLLM-põhiste agentide üksikasjalikku hindamist mõlema ülesande jaoks kõrgel ja madalal tasemel ning kuue kriitilise agendi oskusega.
Teine näide on EbodiedeVal, terviklik ja interaktiivne hindamise võrdlusalus MLM -de jaoks, millel on kehastatud ülesanded. See hõlmab 328 erinevat ülesannet 125 erineva 3D -stseeni piires, mis on hoolikalt valitud ja märkused.
SIM-Reali ülekanne
AI -uuringute oluliseks väljakutseks on simulatsioonides reaalsesse keskkonda omandatud oskuste ülekandmine. See SIM-Reali ülekanne on aktiivne uurimisvaldkond, mille eesmärk on sulgeda lõhe simuleeritud ja reaalse keskkonna vahel.
Kehastatud intelligentsuse tulevik: innovatsioon ja vastutus
Tehnilised ja praktilised takistused
Ehkki kehastatud AI areng on teinud suuri edusamme, on siiski märkimisväärseid väljakutseid. See hõlmab riistvarapiiranguid, modelleerimist, maailma füüsilist mõistmist ja multimodaalset integratsiooni. Uut tüüpi AI -õppimise teooria sõnastamine ja täiustatud riistvara innovatsioon on kriitilise tähtsusega tugevate ja usaldusväärsete kehastunud luuresüsteemide arendamisel.
Eetilised kaalutlused
Kehastatud AI areng tõstatab ka eetilisi küsimusi, eriti turvalisuse, privaatsuse ja võimalike sotsiaalsete mõjude osas. Võimalike negatiivsete tagajärgede minimeerimiseks on oluline arendada ja kasutada neid tehnoloogiaid vastutustundlikult.
Tulevased uurimissuundad
Iikitud AI -uuringute tuleviku jaoks on toodud mitu suunda. Nende hulka kuulub suure taju tunnetuse-käitumise (PCB) mudelite, füüsilise intelligentsuse ja morfoloogilise intelligentsuse väljatöötamine. Nende vaatenurkade keskmes on üldagendi raamistik, mida tuntakse kui BCENT ja integreerib taju, kognitiivse ja käitumusliku dünaamika.
Miks esindab AI intelligentsete süsteemide järgmist etappi
Kehastatud AI tähistab paradigma nihet AI uurimistöös, mis rõhutab füüsilise kehastuse olulisust ja interaktsiooni tõeliselt intelligentsete süsteemide arendamisel. Integreerides AI füüsilistesse süsteemidesse ja võimaldades otsest suhtlemist keskkonnaga, avab AI uued silmaringid rakenduste jaoks sellistes valdkondades nagu robootika, tervishoid, tootmine ja põllumajandus.
AI praegused uuringud on andmed tugevalt ajendatud ja sügava õppe revolutsiooniline läbimurre viidi läbi rakenduspiirkondades, kus andmed on hõlpsasti kättesaadavad või mida saab genereerida. Euroopas ja eriti Saksamaal, kus sotsiaalne edu on tehnoloogia ja robootika osas tugev, on üha olulisem keskenduda masinate AI -rakendustele.
Ai kehastatud AI valdkonna uuringud nõuavad paradigma nihkumist intelligentsuse tervikliku mõistmise suunas, mida ei eksisteerita, kuid see avaldub mitmekesise, multimodaalse interaktsiooni abil keskkonnaga. See kehastatud intelligentsuse nägemus võiks olla võti AI -süsteemide arendamisel, mis on tõesti kohanemisvõimelised ja võivad dünaamilises keskkonnas areneda.
Sobib selleks:
Teie ülemaailmne turundus- ja äriarenduspartner
☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane
☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!
Konrad Wolfenstein
Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.
Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Ootan meie ühist projekti.
