Megtestesített mesterséges intelligencia (megtestesült AI) - Kép: xpert.digital
Az AI-t fókuszban megtestesítették: Az emberi-technológiai interakció jövője
Az AI új dimenziói: az absztrakt modellektől a valódi alkalmazásokig
A megtestesített mesterséges intelligencia, más néven megtestesített AI, innovatív megközelítést jelent az AI kutatásban, amelyben az intelligencia nem létezik a digitális térben elszigetelten, hanem a fizikai rendszerekbe történő integráció és a valós világgal való aktív interakció által hozza létre. A tradicionális AI rendszerekkel ellentétben, amelyek absztrakt, virtuális környezetben működnek, a megtestesített AI rendszerek képesek érzékelni, megérteni és kölcsönhatásba lépni vele. Ez a jelentés átfogó áttekintést nyújt a megtestesített AI alapelveiről, alkalmazásairól és jövőbeli perspektíváiról.
Alkalmas:
A megtestesített AI alapfogalma
A megtestesített mesterséges intelligencia olyan AI rendszerekre utal, amelyek beágyazódnak a fizikai tárgyakba, például a robotokba, és jelentős módon kölcsönhatásba léphetnek a környezetükkel. A tisztán digitális AI -vel ellentétben, amely elsősorban digitális tárgyakat vagy döntéshozatali ajánlásokat állít elő, az AI megtestesített AI célja a fizikai rendszerek viselkedésének ellenőrzése.
A megtestesített AI fogalma magában foglalja a környezetben való interakció és tanulás minden aspektusát: az észleléstől és a megértéstől a gondolkodásig és a végrehajtásig. Ez a holisztikus nézet alapvetően különbözik a klasszikus számítástechnikától, amely a mentális folyamatokat tiszta számtani műveleteknek tekinti, és az agyat számítógépnek tekinti.
A megtestesített AI az érzékelőket használja a környezetük megragadására, ha a tanulás és az adaptálható, és motoros vagy reaktív képességeikkel átalakítja az észlelési folyamatokat a cselekvési folyamatokban. Kontextuális megértéssel rendelkezik, és összetett interakciókat is végezhet a dinamikus környezetben.
Elméleti alapok és filozófiai háttér
A megtestesített AI elméleti alapjai mélyen rögzítik a filozófiát és a kognitív tudományt. A megtestesülés hipotézise, amelyet Linda Smith 2005 -ben mutatott be, kijelenti, hogy a gondolkodást és a tanulást befolyásolja a test és a környező terület folyamatos kölcsönhatása. Ez az ötlet visszatér a Maurice Merleau-Ponty filozófus korábbi filozófiai fogalmainál, aki hangsúlyozta az észlelés és a test központi szerepét a megértésben.
A megtestesített megismerés (megtestesített megismerés) olyan elméletcsoportot képvisel, amely azt vizsgálja, hogy a megismerést hogyan alakítja a szervezet fizikai állapota és képességei. Ezek a megtestesített tényezők magukban foglalják a motoros rendszert, az észlelési rendszert, a környezettel való fizikai interakciót és a világra vonatkozó feltételezéseket, amelyek meghatározzák a szervezet agyának és testének funkcionális szerkezetét. A megtestesített megismerés tézise más elméleteket, például a kognitivizmust, a számítástechnikát és a derékszögű dualizmust vitatja.
A megtestesült AI ezekre a fogalmakra épül, és azt sugallja, hogy a valódi mesterséges általános intelligencia (AGI) a fizikai megtestesülés ellenőrzésével és a szimulált és fizikai környezetekkel való interakció szabályozásával érhető el.
Technológiai alkatrészek és funkcionalitás
A megtestesített AI rendszerek fejlesztése különféle technológiai komponensek és módszertanok integrálását igényli:
Észlelés és érzékelők
A megtestesített AI rendszerek különféle érzékelőket használnak a környezetük érzékelésére, hasonlóan az emberek klasszikus öt érzékéhez. Ezek az érzékelők tartalmazhatnak kamerákat (a vizuális megértés érdekében), a mikrofonokat (audio felvételhez), tapintható érzékelők (érintés és nyomás), valamint a gyorsulás és az orientációs érzékelők.
Kognitív feldolgozás
A megtestesített AI kognitív architektúrája négy alapvető összetevőt foglal magában: észlelés, cselekvés, memória és tanulás. Ezek az alkatrészek együtt működnek annak érdekében, hogy lehetővé tegyék az ügynököt, megértsék a környezetüket és megfelelő módon reagáljanak. A modern fejlemények ezen a területen magukban foglalják a multimodális nagy modelleket (MLLM), amelyek fejlett észlelést, interakciót és tervezési készségeket kínálnak.
Színészek és fizikai interakció
A passzív megfigyeléssel ellentétben a megtestesített AI -szerek befolyásolják a környezetüket és tanulnak a reakcióból. Ehhez hajtóművek szükségesek - olyan alkatrészek, amelyek fizikai tevékenységeket végezhetnek, például robotkarok, kerekek vagy más mechanikus rendszerek.
Tanulási és adaptációs mechanizmusok
A megtestesített AI rendszerek a környezetük közvetlen vizsgálata révén tanulnak, hasonlóan ahhoz, hogy az emberek és az állatok hogyan tanulnak a feltárás és az interakció révén. Ez magában foglalja a különféle tanulási módszereket, például a megerősítés tanulását, amelyekben az ügynök kísérletek és hibák révén tanul, valamint megfigyelt és leküzdhetetlen tanulás.
Alkalmas:
Alkalmazási területek és példák
A megtestesített AI -t számos területen használják:
Robotika és autonóm rendszerek
Az autonóm járművektől a drónokig és az ipari robotokig - a megtestesített Ki lehetővé teszi, hogy ezek a rendszerek érzékeljék, navigáljanak és kölcsönhatásba lépjenek vele. Egyszerű példa a Roomba porszívó robot, amely érzékelőket használ a fizikai környezet navigálására, az akadályok felismerésére és a belsőépítészet megtanulására.
Termelési automatizálás
A termelés során a megtestesített AI szabályozhatja a robotsejteket, amelyek komplex feladatokat, például a kívánt felületi minőségű csiszolási alkatrészeket hajtanak végre. Az AI figyeli a cellák állapotát érzékelők segítségével, és utasításokat generál a robothoz.
Egészségügyi és gondozás
Az egészségügyi ágazatban az AI megtestesített AI forradalmi változást ígér azáltal, hogy olyan megoldásokat kínál, amelyek javítják a pontosságot, a hatékonyságot és a személyre szabást. Az alkalmazások a klinikai beavatkozásoktól a napi gondozásig és a kíséretig terjednek az intervenció utáni rehabilitációig.
Mezőgazdaság
A mezőgazdaságban intelligens robotokat fejlesztenek ki, amelyek elsajátíthatják az egész növekvő virágot. Például a Fudan Egyetem kutatócsoportja kifejlesztett egy multifunkcionális robotot, amely átveszi az egész paradicsomtermesztést, beleértve a beporzást, a levéltisztítást, a gyümölcsvékonyságot és a betakarítást. Ez a „gondolkodó” gép szimulálhatja az emberi észlelést, a döntéshozatalt és a feladatot.
Jelenlegi kutatás és fejlesztések
Multimodális nagy nyelvi modellek (MLLMS)
A megtestesített AI -kutatás ígéretes fejlődése a multimodális nagy hangmodellek (MLLMS) integrálása. Ezek a modellek feldolgozzák és integrálják az adatokat több forrásból, például szövegből, képekből és audioból, amelyek lehetővé teszik az átfogó döntéshozatalt. Figyelemre méltó sokoldalúságot, készségeket és általánosítási képességeket mutatnak komplex környezetben, összehasonlítva a hagyományos megerősítés tanulási megközelítéseivel.
Referenciaértékek és értékelési platformok
Különböző referenciaértékeket fejlesztettek ki a megtestesített AI teljesítményének értékelésére. Például a BestiedBench egy átfogó referenciaérték, amelyet úgy fejlesztettek ki, hogy az MLLM -eket megtestesített ágensekként értékeljék. Az MLLM-alapú szerek részletes értékelését kínálja mindkét feladathoz magas és alacsony szinten, mind hat kritikus ügynökséggel.
Egy másik példa a megtestesítették, egy átfogó és interaktív értékelési referenciaérték az MLLM -ek számára, amelyek megtestesített feladatokkal rendelkeznek. Ez 328 különféle feladatot foglal magában 125 különböző 3D -s jeleneten belül, amelyeket gondosan kiválasztottak és megjegyeztek.
Valósítás
A megtestesített AI -kutatás fontos kihívása az, hogy a szimulációkban megszerzett készségeket átadják a valódi környezetbe. Ez a SIM-to-valós átvitel egy aktív kutatási terület, amelynek célja a szimulált és a valós környezet közötti rés megszüntetése.
A megtestesített intelligencia jövője: innováció és felelősségvállalás
Műszaki és praktikus akadályok
Noha a megtestesített AI fejlődése nagy előrelépést ért el, továbbra is jelentős kihívások merülnek fel. Ez magában foglalja a hardver korlátozásokat, a modellezés modellezését, a világ fizikai megértését és a multimodális integrációt. Az AI tanulási elmélet új típusának megfogalmazása és a fejlett hardver innovációja kritikus jelentőségű a robusztus és megbízható, megtestesített hírszerzési rendszerek fejlesztésében.
Etikai megfontolások
A megtestesített AI fejlesztése etikai kérdéseket is felvet, különös tekintettel a biztonságra, a magánéletre és a lehetséges társadalmi hatásokra. Fontos, hogy ezeket a technológiákat felelősségteljesen fejlesztjük és használjuk a lehetséges negatív következmények minimalizálása érdekében.
Jövőbeli kutatási irányok
A megtestesített AI kutatás jövőjére számos irányt felvázolnak. Ide tartoznak a nagy észlelési megismerési-viselkedés (PCB) modellek, a fizikai intelligencia és a morfológiai intelligencia fejlesztése. E perspektívák központi eleme az ügynöki keret, amelyet BCTE néven ismertek, és integrálják az észlelést, a kognitív és a viselkedési dinamikát.
Miért képviseli az AI az intelligens rendszerek következő szakaszát?
Az AI megtestesített AI paradigmaváltást képvisel az AI kutatásban, amely hangsúlyozza a fizikai megtestesülés és az interakció fontosságát az igazán intelligens rendszerek fejlesztésében. Az AI integrálásával a fizikai rendszerekbe, és lehetővé teszi a közvetlen interakciót a környezettel, az AI megtestesítve új horizontot nyit az olyan területeken, mint a robotika, az egészségügyi, a termelés és a mezőgazdaság.
A jelenlegi AI -kutatást erősen az adatok hajtják, és a mély tanulás forradalmi áttörését olyan alkalmazási területeken hajtották végre, ahol az adatok könnyen rendelkezésre állnak vagy előállíthatók. Európában és különösen Németországban, ahol a társadalmi siker erős a technológiára és a robotikára, egyre fontosabbá válik a gépek AI alkalmazásaira.
A megtestesített AI területén végzett kutatások paradigmaváltást igényelnek az intelligencia holisztikus megértése felé, amely nem létezik elkülönített, hanem a környezettel folytatott változatos, multimodális kölcsönhatás révén. Ez a megtestesített intelligencia elképzelése lehet a kulcsa az AI rendszerek kifejlesztésének, amelyek valóban alkalmazkodóképesek és dinamikus környezetben tudnak virágzni.
Alkalmas:
Az Ön globális marketing- és üzletfejlesztési partnere
☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német
☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.
Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nagyon várom a közös projektünket.
