Publié le: 17 mai 2025 / mise à jour de: 17 mai 2025 - Auteur: Konrad Wolfenstein
Intelligence artificielle incarnée (AI incarné) - Image: Xpert.Digital
INPORIÉ IA dans Focus: L'avenir de l'interaction de la technologie humaine
Nouvelles dimensions de l'IA: des modèles abstraits aux applications réelles
L'intelligence artificielle incarnée, également connue sous le nom d'une IA incarnée, représente une approche innovante dans la recherche sur l'IA, dans laquelle l'intelligence n'existe pas isolément dans l'espace numérique, mais est créé par l'intégration dans les systèmes physiques et l'interaction active avec le monde réel. Contrairement aux systèmes d'IA traditionnels qui opèrent dans des environnements virtuels abstraits, les systèmes d'IA incarnés sont capables de percevoir, de comprendre et d'interagir avec lui. Ce rapport offre un aperçu complet des principes, des applications et des perspectives futures de l'IA incarnée.
Convient à:
Concept de base de l'IA incarnée
L'intelligence artificielle incarnée se réfère aux systèmes d'IA qui sont intégrés dans des objets physiques tels que les robots et peuvent interagir avec leur environnement de manière significative. Contrairement à l'IA purement numérique, qui produit principalement des artefacts numériques ou des recommandations de prise de décision, l'IA incarnée vise à contrôler le comportement des systèmes physiques.
Le concept de l'IA incarné comprend tous les aspects de l'interaction et de l'apprentissage dans un environnement: de la perception et de la compréhension à la pensée et à la planification de l'exécution. Cette vision holistique diffère fondamentalement du calcul classique, qui considère les processus mentaux comme des opérations arithmétiques pures et considère le cerveau comme un ordinateur.
Une IA incarnée utilise des capteurs pour capturer leur environnement est l'apprentissage et l'adaptable et, avec leurs compétences motrices ou réactives, convertit les processus de perception dans les processus d'action. Il a une compréhension contextuelle et peut également effectuer des interactions complexes dans des environnements dynamiques.
Fondations théoriques et expérience philosophique
Les fondements théoriques de l'IA incarnée sont profondément ancrés dans la philosophie et les sciences cognitives. L'hypothèse de l'incarnation, que Linda Smith a présentée en 2005, indique que la pensée et l'apprentissage sont influencés par des interactions constantes entre le corps et les environs. Cette idée remonte aux concepts philosophiques antérieurs du philosophe Maurice Merleau-Ponty, qui a souligné le rôle central de la perception et du corps pour la compréhension.
La cognition incarnée (cognition incarnée) représente un groupe de théories qui examinent comment la cognition est façonnée par la condition physique et les capacités de l'organisme. Ces facteurs incarnés comprennent le système moteur, le système de perception, les interactions physiques avec l'environnement et les hypothèses sur le monde, qui façonnent la structure fonctionnelle du cerveau et du corps de l'organisme. La thèse de la cognition incarnée remet en question d'autres théories telles que le cognitivisme, l'informatique et le dualisme cartésien.
L'IA incarnée s'appuie sur ces concepts et suggère que la véritable intelligence générale artificielle (AGI) peut être réalisée en contrôlant l'incarnation physique et l'interaction avec les environnements simulés et physiques.
Composants et fonctionnalités technologiques
Le développement de systèmes d'IA incarnés nécessite l'intégration de divers composants et méthodologies technologiques:
Perception et capteurs
Les systèmes d'IA incarnés utilisent divers capteurs pour percevoir leur environnement, similaire aux cinq sens classiques chez l'homme. Ces capteurs peuvent inclure des caméras (pour une compréhension visuelle), des microphones (pour l'enregistrement audio), des capteurs tactiles (pour le toucher et la pression), ainsi que des capteurs d'accélération et d'orientation.
Traitement cognitif
L'architecture cognitive d'une IA incarnée comprend quatre composantes essentielles: la perception, l'action, la mémoire et l'apprentissage. Ces composants travaillent ensemble pour permettre à l'agent, à comprendre leur environnement et à réagir de manière appropriée. Les développements modernes dans ce domaine comprennent les grands modèles multimodaux (MLLM) qui offrent des compétences avancées de perception, d'interaction et de planification.
Acteurs et interaction physique
Contrairement à l'observation passive, les agents de l'IA incarnés ont un impact sur leur environnement et apprennent de la réaction. Cela nécessite des actionneurs - des composants qui peuvent effectuer des actions physiques, telles que les bras robotiques, les roues ou d'autres systèmes mécaniques.
Mécanismes d'apprentissage et d'adaptation
Les systèmes d'IA incarnés apprennent par l'examen direct de leur environnement, similaire à la façon dont les gens et les animaux apprennent par l'exploration et l'interaction. Cela comprend diverses méthodologies d'apprentissage telles que l'apprentissage du renforcement, dans laquelle l'agent apprend par des expériences et des erreurs, ainsi que l'apprentissage surveillé et insurmontable.
Convient à:
Domaines d'application et exemples
L'IA incarnée est utilisée dans de nombreuses zones:
Robotique et systèmes autonomes
Des véhicules autonomes aux drones et aux robots industriels - Ki incarné permet à ces systèmes de percevoir, naviguer et interagir avec lui. Un exemple simple est le robot de l'aspirateur Roomba qui utilise des capteurs pour naviguer dans son environnement physique, reconnaître les obstacles et apprendre le design d'intérieur.
Automatisation de la production
Dans la production, l'IA incarnée peut contrôler les cellules des robots qui effectuent des tâches complexes telles que les pièces de broyage avec la qualité de surface souhaitée. L'IA surveille l'état des cellules à l'aide de capteurs et génère des instructions pour le robot.
Soins de santé et soins
Dans le secteur de la santé, l'IA incarnée promet un changement révolutionnaire en offrant des solutions qui améliorent la précision, l'efficacité et la personnalisation. Les applications vont des interventions cliniques aux soins quotidiens et à l'accompagnement à la réadaptation post-interventionnelle.
Agriculture
Dans l'agriculture, des robots intelligents sont en cours de développement qui peuvent maîtriser l'ensemble du floral croissant. Par exemple, une équipe de recherche de l'Université Fudan a développé un robot multifonctionnel qui reprend toute la culture de la tomate, notamment la pollinisation, le nettoyage des feuilles, l'amincissement des fruits et la récolte. Cette machine «pensée» peut simuler la perception humaine, la prise de décision et la tâche.
Recherche et développements actuels
Modèles multimodaux en grande langue (MLLMS)
Un développement prometteur dans la recherche sur l'IA incarnée est l'intégration de modèles de vocaux multimodaux (MLLMS). Ces modèles traitent et intègrent des données de plusieurs sources telles que le texte, les images et l'audio, ce qui permet la prise de décision complète. Ils présentent une polyvalence, des compétences et une capacité de généralisation remarquables dans des environnements complexes par rapport aux approches traditionnelles d'apprentissage du renforcement.
Benchmarks et plateformes d'évaluation
Diverses repères ont été développés pour évaluer les performances de l'IA incarnée. EmbodiedBench, par exemple, est une référence complète qui a été développée pour évaluer les MLLM en tant qu'agents incarnés. Il offre une évaluation détaillée des agents basés sur MLLM pour les deux tâches à un niveau élevé et bas et avec six compétences d'agent critiques.
Un autre exemple est EmbodiedEval, une référence d'évaluation complète et interactive pour les MLLM avec des tâches incarnées. Il comprend 328 tâches différentes dans 125 scènes 3D différentes, qui ont été soigneusement sélectionnées et annotées.
Transmission sim-à-réel
Un défi important dans la recherche sur l'IA incarnée est de transférer des compétences qui ont été acquises dans des simulations dans des environnements réels. Cette transmission sim-à-réel est un domaine de recherche actif qui vise à combler l'écart entre les environnements simulés et réels.
L'avenir de l'intelligence incarnée: l'innovation et la responsabilité
Obstacles techniques et pratiques
Bien que le développement de l'IA incarné ait fait de grands progrès, il y a encore des défis considérables. Cela comprend les restrictions matérielles, la modélisation de la modélisation, la compréhension physique du monde et l'intégration multimodale. La formulation d'un nouveau type de théorie de l'apprentissage de l'IA et l'innovation du matériel avancé critiquent le développement de systèmes d'intelligence incarnés robustes et fiables.
Considérations éthiques
Le développement d'une IA incarnée soulève également des questions éthiques, en particulier en ce qui concerne la sécurité, la vie privée et les effets sociaux possibles. Il est important de développer et d'utiliser ces technologies de manière responsable afin de minimiser les conséquences négatives potentielles.
Instructions de recherche futures
Plusieurs directions sont décrites pour l'avenir de la recherche sur l'IA incarnée. Il s'agit notamment du développement de grands modèles de cognition-comportement (PCB), de l'intelligence physique et de l'intelligence morphologique. Au cœur de ces perspectives se trouve le cadre d'agent général, connu sous le nom de BCENT et intègre la perception, la dynamique cognitive et comportementale.
Pourquoi l'IA représente-t-il la prochaine étape des systèmes intelligents
L'IA incarnée représente un changement de paradigme dans la recherche sur l'IA, qui met l'accent sur l'importance de l'incarnation physique et de l'interaction pour le développement de systèmes vraiment intelligents. En intégrant l'IA dans les systèmes physiques et en permettant une interaction directe avec l'environnement, l'IA incarnée ouvre de nouveaux horizons pour des applications dans des domaines tels que la robotique, les soins de santé, la production et l'agriculture.
La recherche actuelle sur l'IA est fortement motivée par les données, et la percée révolutionnaire de l'apprentissage en profondeur a été réalisée dans des domaines d'application dans lesquels les données sont facilement disponibles ou peuvent être générées. En Europe et surtout en Allemagne, où le succès social est fort sur la technologie et la robotique, il devient de plus en plus important de se concentrer sur les applications d'IA pour les machines.
La recherche dans le domaine de l'IA incarnée nécessite un changement de paradigme vers une compréhension holistique de l'intelligence qui n'existe pas isolée, mais se manifeste par une interaction multimodale diversifiée avec l'environnement. Cette vision de l'intelligence incarnée pourrait être la clé pour développer des systèmes d'IA qui sont vraiment adaptables et peuvent prospérer dans des environnements dynamiques.
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