פורסם בתאריך: 17 במאי 2025 / עודכן בתאריך: 17 במאי 2025 – מחבר: Konrad Wolfenstein
בינה מלאכותית מגולמת (AI) – תמונה: Xpert.Digital
בינה מלאכותית מגולמת במוקד: עתיד האינטראקציה בין אדם לטכנולוגיה
ממדים חדשים של בינה מלאכותית: ממודלים מופשטים ליישומים בעולם האמיתי
בינה מלאכותית מגולמת, הידועה גם בשם בינה מלאכותית מגולמת, מייצגת גישה חדשנית במחקר בינה מלאכותית, שבה בינה מלאכותית אינה קיימת בבידוד בעולם הדיגיטלי, אלא צצה באמצעות שילוב במערכות פיזיות ואינטראקציה פעילה עם העולם האמיתי. בניגוד למערכות בינה מלאכותית מסורתיות הפועלות בסביבות מופשטות ווירטואליות, מערכות בינה מלאכותית מגולמות מסוגלות לתפוס, להבין ולקיים אינטראקציה עם סביבתן. דוח זה מספק סקירה מקיפה של העקרונות, היישומים והסיכויים העתידיים של בינה מלאכותית מגולמת.
מתאים לכך:
מושג בסיסי של בינה מלאכותית מגולמת
בינה מלאכותית מגולמת מתייחסת למערכות בינה מלאכותית המוטמעות באובייקטים פיזיים, כמו רובוטים, ויכולות לתקשר עם סביבתן בדרכים משמעותיות. בניגוד לבינה מלאכותית דיגיטלית גרידא, שמייצרת בעיקר חפצים דיגיטליים או המלצות לקבלת החלטות, בינה מלאכותית מגולמת נועדה לשלוט בהתנהגות של מערכות פיזיות.
מושג הבינה המלאכותית המגולמת מקיף את כל היבטי האינטראקציה והלמידה בסביבה: החל מתפיסה והבנה ועד לחשיבה, תכנון וביצוע. גישה הוליסטית זו שונה באופן מהותי מהחישוביות הקלאסית, הרואה בתהליכים מנטליים חישובים בלבד ורואה במוח מחשב.
בינה מלאכותית מגולמת משתמשת בחיישנים כדי לתפוס את סביבתה, מסוגלת ללמוד ולהסתגל, ומתרגמת תהליכים תפיסתיים לתהליכי פעולה באמצעות יכולותיה המוטוריות או הריאקטיביות. יש לה הבנה הקשרית ויכולה לבצע אינטראקציות מורכבות גם בסביבות דינמיות.
יסודות תיאורטיים ורקע פילוסופי
היסודות התיאורטיים של בינה מלאכותית מגולמת מושרשים עמוק בפילוסופיה ובמדעי הקוגניציה. השערת הגלגול, שהוצגה על ידי לינדה סמית' בשנת 2005, קובעת כי חשיבה ולמידה מושפעות מאינטראקציות מתמידות בין הגוף לסביבה. רעיון זה מקורו במושגים פילוסופיים מוקדמים יותר של הפילוסוף מוריס מרלו-פונטי, שהדגיש את התפקיד המרכזי של התפיסה והגוף בהבנה.
קוגניציה מגולמת מייצגת קבוצת תיאוריות החוקרות כיצד קוגניציה מעוצבת על ידי המצב הפיזי והיכולות של האורגניזם. גורמים מגולמים אלה כוללים את המערכת המוטורית, מערכת התפיסה, אינטראקציות פיזיות עם הסביבה ואמונות לגבי העולם, אשר מעצבות את המבנה התפקודי של המוח והגוף של האורגניזם. תזת הקוגניציה המגולמת מאתגרת תיאוריות אחרות כגון קוגניטיביזם, חישוביות ודואליזם קרטזיאני.
בינה מלאכותית מגולמת בונה על מושגים אלה ומציעה כי ניתן להשיג בינה מלאכותית כללית (AGI) אמיתית על ידי שליטה בהתגלמויות פיזיות ואינטראקציה עם סביבות מדומות ופיזיות.
רכיבים טכנולוגיים ופונקציונליות
פיתוח מערכות בינה מלאכותית מגולמות דורש שילוב של רכיבים טכנולוגיים ומתודולוגיות שונות:
תפיסה ותפיסה חושית
מערכות בינה מלאכותית מגולמות משתמשות בחיישנים שונים כדי לתפוס את סביבתן, בדומה לחמשת החושים הקלאסיים בבני אדם. חיישנים אלה יכולים לכלול מצלמות (להבנה חזותית), מיקרופונים (ללכידת שמע), חיישני מישוש (למגע ולחץ), כמו גם מדי תאוצה וחיישני כיוון.
עיבוד קוגניטיבי
הארכיטקטורה הקוגניטיבית של בינה מלאכותית מגולמת כוללת ארבעה מרכיבים חיוניים: תפיסה, פעולה, זיכרון ולמידה. מרכיבים אלה פועלים יחד כדי לאפשר לסוכן להבין את סביבתו ולהגיב כראוי. התפתחויות מודרניות בתחום זה כוללות מודלים רב-מודאליים בקנה מידה גדול (MLLMs), המציעים יכולות מתקדמות של תפיסה, אינטראקציה ותכנון.
מפעילים ואינטראקציה פיזית
בניגוד לתצפית פסיבית, סוכני בינה מלאכותית מגולמת מקיימים אינטראקציה עם סביבתם ולומדים מהתגובה. זה דורש מפעילים - רכיבים שיכולים לבצע פעולות פיזיות, כגון זרועות רובוטיות, גלגלים או מערכות מכניות אחרות.
מנגנוני למידה והסתגלות
מערכות בינה מלאכותית מגולמות לומדות באמצעות אינטראקציה ישירה עם סביבתן, בדומה לאנשים ובעלי חיים לומדים באמצעות חקר ואינטראקציה. גישה זו כוללת מתודולוגיות למידה שונות כגון למידת חיזוקים, שבה הסוכן לומד באמצעות ניסוי וטעייה, וכן למידה מפוקחת ולא מפוקחת.
מתאים לכך:
תחומי יישום ודוגמאות
בינה מלאכותית מגולמת משמשת בתחומים רבים:
רובוטיקה ומערכות אוטונומיות
מכלי רכב אוטונומיים ועד רחפנים ורובוטים תעשייתיים, בינה מלאכותית מגולמת מאפשרת למערכות אלו לתפוס, לנווט ולקיים אינטראקציה עם סביבתן. דוגמה פשוטה לכך היא שואב האבק הרובוטי Roomba, המשתמש בחיישנים כדי לנווט בסביבתו הפיזית, לזהות מכשולים וללמוד את סידור החדר.
אוטומציה של ייצור
בייצור, בינה מלאכותית מגולמת יכולה לשלוט בתאים רובוטיים המבצעים משימות מורכבות כמו השחזה של חלקים לגימור הרצוי. הבינה המלאכותית מנטרת את מצב התא באמצעות חיישנים ומייצרת הוראות עבור הרובוט.
שירותי בריאות וסיעוד
בתחום הבריאות, בינה מלאכותית מגולמת מבטיחה שינוי מהפכני על ידי הצעת פתרונות המשפרים את הדיוק, היעילות וההתאמה האישית. היישומים נעים בין פרוצדורות קליניות וטיפול ותמיכה יומיומיים ועד שיקום לאחר התערבות.
חַקלָאוּת
בחקלאות מפותחים רובוטים חכמים שיכולים לנהל את כל תהליך הגידול. לדוגמה, צוות מחקר באוניברסיטת פודאן פיתח רובוט רב-תכליתי המטפל בכל תהליך גידול העגבניות, כולל האבקה, ניקוי עלים, דילול פירות וקציר. מכונה "חושבת" זו יכולה לדמות תפיסה אנושית, קבלת החלטות וביצוע משימות.
מחקר ופיתוחים עכשוויים
מודלים רב-מודאליים של שפה גדולה (MLLMs)
פיתוח מבטיח במחקר בינה מלאכותית מגולמת הוא שילוב של מודלים רב-מודאליים של שפה גדולה (MLLM). מודלים אלה מעבדים ומשלבים נתונים ממקורות מרובים כגון טקסט, תמונות ושמע, ומאפשרים קבלת החלטות מקיפה. הם מפגינים גמישות, זריזות והכללה יוצאות דופן בסביבות מורכבות בהשוואה לגישות מסורתיות של למידה מחוזקת.
מדדי ביצועים ופלטפורמות הערכה
מספר מדדי ביצועים פותחו כדי להעריך את ביצועי הבינה המלאכותית המגולמת (embodied AI). לדוגמה, EmbodiedBench הוא מדד מקיף שנועד להעריך MLLMs כסוכנים מגולמים. הוא מספק הערכה מפורטת של סוכנים מבוססי MLLM במשימות ברמה גבוהה ונמוכה כאחד, וכן על פני שש יכולות קריטיות של סוכנים.
דוגמה נוספת היא EmbodiedEval, מדד הערכה מקיף ואינטראקטיבי עבור MLLMs עם משימות מגולמות. הוא כולל 328 משימות שונות בתוך 125 סצנות תלת-ממדיות שונות, אשר נבחרו בקפידה וסומנו בהערות.
העברה מ-Sim-to-Real
אתגר מרכזי במחקר בינה מלאכותית מגולמת הוא העברת מיומנויות שנרכשו בסימולציות לסביבות אמיתיות. העברה זו מסימולציה למציאות היא תחום מחקר פעיל שמטרתו לגשר על הפער בין סביבות סימולציה לסביבות אמיתיות.
עתיד האינטליגנציה המגולמת: חדשנות ואחריות
מכשולים טכניים ומעשיים
למרות שפיתוח הבינה המלאכותית המגולמת עשה צעדים גדולים, נותרו אתגרים משמעותיים. אלה כוללים מגבלות חומרה, הכללת מודלים, הבנת העולם הפיזי ואינטגרציה רב-מודאלית. גיבוש תיאוריית למידה חדשה של בינה מלאכותית וחומרה מתקדמת חדשניים הם קריטיים לפיתוח מערכות בינה מגולמת חזקות ואמינות.
שיקולים אתיים
פיתוח בינה מלאכותית מגולמת מעלה גם שאלות אתיות, במיוחד בנוגע לאבטחה, פרטיות והשפעות חברתיות פוטנציאליות. חיוני לפתח ולפרוס טכנולוגיות אלו באחריות כדי למזער השלכות שליליות פוטנציאליות.
כיווני מחקר עתידיים
מספר כיוונים מתוארים לעתיד מחקר הבינה המלאכותית המגולמת. אלה כוללים פיתוח מודלים גדולים של תפיסה-קוגניציה-התנהגות (PCB), אינטליגנציה פיזית ואינטליגנציה מורפולוגית. מרכזי בפרספקטיבות אלו נמצאת מסגרת הסוכנים הכללית המכונה Bcent, המשלבת תפיסה, קוגניציה ודינמיקה התנהגותית.
מדוע בינה מלאכותית מייצגת את השלב הבא של מערכות חכמות
בינה מלאכותית מגולמת מייצגת שינוי פרדיגמה במחקר הבינה המלאכותית, ומדגישה את החשיבות של התגלמות פיזית ואינטראקציה לפיתוח מערכות חכמות באמת. על ידי שילוב בינה מלאכותית במערכות פיזיות ואפשרות אינטראקציה ישירה עם הסביבה, בינה מלאכותית מגולמת פותחת אופקים חדשים ליישומים בתחומים כמו רובוטיקה, שירותי בריאות, ייצור וחקלאות.
מחקר הבינה המלאכותית הנוכחי מונע במידה רבה על ידי נתונים, ופריצת הדרך המהפכנית של למידה עמוקה התרחשה בתחומי יישומים שבהם נתונים זמינים בקלות או ניתנים לייצר. באירופה, ובמיוחד בגרמניה, שבה הצלחה חברתית תלויה במידה רבה בטכנולוגיה וברובוטיקה, התמקדות ביישומי בינה מלאכותית עבור מכונות הופכת לחשובה יותר ויותר.
מחקר בתחום הבינה המלאכותית המגולמת דורש שינוי פרדיגמה לעבר הבנה הוליסטית של אינטליגנציה שאינה קיימת בבידוד אלא מתבטאת באמצעות אינטראקציה מגוונת ורב-מודאלית עם הסביבה. חזון זה של אינטליגנציה מגולמת יכול להיות המפתח לפיתוח מערכות בינה מלאכותית הניתנות להסתגלות אמיתית ויכולות לשגשג בסביבות דינמיות.
מתאים לכך:
השותף הגלובלי שלך לשיווק ופיתוח עסקי
☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית
☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!
Konrad Wolfenstein
אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.
אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital
אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.
