Kecerdasan Buatan (AI) yang Terwujud – Gambar: Xpert.Digital
AI yang terwujud dalam fokus: Masa depan interaksi manusia-teknologi
Dimensi baru AI: Dari model abstrak hingga aplikasi dunia nyata
Kecerdasan buatan yang terwujud, juga dikenal sebagai AI terwujud, mewakili pendekatan inovatif dalam penelitian AI di mana kecerdasan tidak ada secara terisolasi di ranah digital, tetapi muncul melalui integrasi ke dalam sistem fisik dan interaksi aktif dengan dunia nyata. Tidak seperti sistem AI tradisional yang beroperasi di lingkungan virtual yang abstrak, sistem AI terwujud mampu merasakan, memahami, dan berinteraksi dengan lingkungannya. Laporan ini memberikan gambaran komprehensif tentang prinsip, aplikasi, dan prospek masa depan AI terwujud.
Berkaitan dengan ini:
Konsep dasar AI yang terwujud
Kecerdasan buatan yang terwujud (embodied artificial intelligence) merujuk pada sistem AI yang tertanam dalam objek fisik, seperti robot, dan dapat berinteraksi dengan lingkungannya secara bermakna. Tidak seperti AI digital murni, yang terutama menghasilkan artefak digital atau rekomendasi keputusan, AI yang terwujud dirancang untuk mengontrol perilaku sistem fisik.
Konsep AI yang terwujud mencakup semua aspek interaksi dan pembelajaran dalam suatu lingkungan: mulai dari persepsi dan pemahaman hingga berpikir, merencanakan, dan mengeksekusi. Pendekatan holistik ini berbeda secara mendasar dari komputasionalisme klasik, yang memandang proses mental sebagai sekadar perhitungan dan menganggap otak sebagai komputer.
AI yang berwujud menggunakan sensor untuk merasakan lingkungannya, mampu belajar dan beradaptasi, serta menerjemahkan proses persepsi menjadi proses tindakan menggunakan kemampuan motorik atau reaktifnya. Ia memiliki pemahaman kontekstual dan dapat mengeksekusi interaksi kompleks bahkan di lingkungan yang dinamis.
Landasan teoritis dan latar belakang filosofis
Landasan teoretis AI yang terwujud (embodied AI) berakar kuat dalam filsafat dan ilmu kognitif. Hipotesis perwujudan (embodiment hypothesis), yang diperkenalkan oleh Linda Smith pada tahun 2005, menyatakan bahwa berpikir dan belajar dipengaruhi oleh interaksi konstan antara tubuh dan lingkungan. Gagasan ini berakar pada konsep filosofis sebelumnya dari filsuf Maurice Merleau-Ponty, yang menekankan peran sentral persepsi dan tubuh dalam pemahaman.
Kognisi terwujud (embodied cognition) mewakili sekelompok teori yang menyelidiki bagaimana kognisi dibentuk oleh keadaan fisik dan kemampuan organisme. Faktor-faktor terwujud ini meliputi sistem motorik, sistem persepsi, interaksi fisik dengan lingkungan, dan keyakinan tentang dunia, yang membentuk struktur fungsional otak dan tubuh organisme. Tesis kognisi terwujud menantang teori-teori lain seperti kognitivisme, komputasionalisme, dan dualisme Cartesian.
Kecerdasan Buatan yang Berwujud (Embodied AI) dibangun di atas konsep-konsep ini dan mengusulkan bahwa kecerdasan buatan umum (AGI) sejati dapat dicapai dengan mengendalikan perwujudan fisik dan berinteraksi dengan lingkungan simulasi dan fisik.
Komponen dan fungsionalitas teknologi
Pengembangan sistem AI yang terwujud membutuhkan integrasi berbagai komponen dan metodologi teknologi:
Persepsi dan persepsi sensorik
Sistem AI yang berwujud menggunakan berbagai sensor untuk merasakan lingkungannya, mirip dengan lima indra klasik pada manusia. Sensor-sensor ini dapat mencakup kamera (untuk pemahaman visual), mikrofon (untuk perekaman audio), sensor taktil (untuk sentuhan dan tekanan), serta akselerometer dan sensor orientasi.
Pemrosesan kognitif
Arsitektur kognitif dari AI yang terwujud terdiri dari empat komponen penting: persepsi, tindakan, memori, dan pembelajaran. Komponen-komponen ini bekerja sama untuk memungkinkan agen memahami lingkungannya dan merespons dengan tepat. Perkembangan modern di bidang ini mencakup model skala besar multimodal (MLLM), yang menawarkan kemampuan persepsi, interaksi, dan perencanaan tingkat lanjut.
Aktuator dan interaksi fisik
Berbeda dengan pengamatan pasif, agen AI yang berwujud berinteraksi dengan lingkungannya dan belajar dari respons tersebut. Hal ini membutuhkan aktuator – komponen yang dapat melakukan tindakan fisik, seperti lengan robot, roda, atau sistem mekanis lainnya.
Mekanisme pembelajaran dan adaptasi
Sistem AI yang berwujud belajar melalui interaksi langsung dengan lingkungannya, sama seperti manusia dan hewan belajar melalui eksplorasi dan interaksi. Hal ini mencakup berbagai metodologi pembelajaran seperti pembelajaran penguatan (reinforcement learning), di mana agen belajar melalui coba-coba, serta pembelajaran terawasi (supervised learning) dan tidak terawasi (unsupervised learning).
Berkaitan dengan ini:
Bidang aplikasi dan contohnya
AI yang terintegrasi digunakan di berbagai bidang:
Robotika dan sistem otonom
Mulai dari kendaraan otonom hingga drone dan robot industri, AI yang terintegrasi memungkinkan sistem-sistem ini untuk merasakan, menavigasi, dan berinteraksi dengan lingkungannya. Contoh sederhananya adalah robot penyedot debu Roomba, yang menggunakan sensor untuk menavigasi lingkungan fisiknya, mendeteksi rintangan, dan mempelajari tata letak ruangan.
Otomatisasi manufaktur
Dalam bidang manufaktur, Embodied AI dapat mengontrol sel robot yang melakukan tugas-tugas kompleks seperti menggerinda komponen hingga mencapai hasil akhir permukaan yang diinginkan. AI memantau kondisi sel menggunakan sensor dan menghasilkan instruksi untuk robot.
Perawatan kesehatan dan keperawatan
Di sektor perawatan kesehatan, AI terintegrasi menjanjikan perubahan revolusioner dengan menawarkan solusi yang meningkatkan presisi, efisiensi, dan personalisasi. Aplikasinya mencakup berbagai hal, mulai dari prosedur klinis dan perawatan serta dukungan sehari-hari hingga rehabilitasi pasca intervensi.
pertanian
Di bidang pertanian, robot cerdas sedang dikembangkan yang dapat mengelola seluruh proses budidaya. Misalnya, tim peneliti di Universitas Fudan telah mengembangkan robot multifungsi yang menangani seluruh proses budidaya tomat, termasuk penyerbukan, pembersihan daun, penjarangan buah, dan panen. Mesin "berpikir" ini dapat mensimulasikan persepsi, pengambilan keputusan, dan pelaksanaan tugas manusia.
Penelitian dan pengembangan terkini
Model Bahasa Besar Multimodal (MLLM)
Perkembangan yang menjanjikan dalam penelitian AI yang terwujud adalah integrasi model bahasa besar multimodal (MLLM). Model-model ini memproses dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber seperti teks, gambar, dan audio, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan yang komprehensif. Mereka menunjukkan fleksibilitas, ketangkasan, dan kemampuan generalisasi yang luar biasa dalam lingkungan yang kompleks dibandingkan dengan pendekatan pembelajaran penguatan tradisional.
Tolok ukur dan platform evaluasi
Beberapa tolok ukur telah dikembangkan untuk menilai kinerja AI yang terwujud. EmbodiedBench, misalnya, adalah tolok ukur komprehensif yang dirancang untuk mengevaluasi MLLM sebagai agen yang terwujud. Benchmark ini memberikan evaluasi terperinci terhadap agen berbasis MLLM pada tugas tingkat tinggi dan rendah, serta di enam kemampuan agen yang penting.
Contoh lainnya adalah EmbodiedEval, sebuah tolok ukur evaluasi komprehensif dan interaktif untuk MLLM dengan tugas-tugas yang melibatkan objek fisik. Ini mencakup 328 tugas berbeda dalam 125 adegan 3D yang berbeda, yang telah dipilih dan dianotasi dengan cermat.
Transfer Sim-to-Real
Tantangan utama dalam penelitian AI yang terwujud adalah mentransfer keterampilan yang diperoleh dalam simulasi ke lingkungan dunia nyata. Transfer dari simulasi ke dunia nyata ini merupakan area penelitian aktif yang bertujuan untuk menjembatani kesenjangan antara lingkungan simulasi dan dunia nyata.
Masa depan kecerdasan yang terwujud: Inovasi dan tanggung jawab
Kendala teknis dan praktis
Meskipun pengembangan AI yang terwujud (embodied AI) telah mengalami kemajuan pesat, tantangan signifikan masih tetap ada. Tantangan tersebut meliputi keterbatasan perangkat keras, generalisasi model, pemahaman dunia fisik, dan integrasi multimodal. Merumuskan teori pembelajaran AI yang baru dan berinovasi pada perangkat keras canggih sangat penting untuk mengembangkan sistem kecerdasan terwujud yang tangguh dan andal.
Pertimbangan etis
Pengembangan AI yang terwujud juga menimbulkan pertanyaan etis, khususnya mengenai keamanan, privasi, dan potensi dampak sosial. Sangat penting untuk mengembangkan dan menerapkan teknologi ini secara bertanggung jawab untuk meminimalkan potensi konsekuensi negatif.
Arah penelitian masa depan
Beberapa arah diuraikan untuk masa depan penelitian AI yang terwujud. Ini termasuk pengembangan model persepsi-kognisi-perilaku (PCB) berskala besar, kecerdasan fisik, dan kecerdasan morfologis. Inti dari perspektif ini adalah kerangka kerja agen umum yang dikenal sebagai Bcent, yang mengintegrasikan persepsi, kognisi, dan dinamika perilaku.
Mengapa AI mewakili tahap selanjutnya dari sistem cerdas?
AI yang terwujud (Embodied AI) mewakili pergeseran paradigma dalam penelitian AI, menekankan pentingnya perwujudan fisik dan interaksi untuk pengembangan sistem yang benar-benar cerdas. Dengan mengintegrasikan AI ke dalam sistem fisik dan memungkinkan interaksi langsung dengan lingkungan, AI yang terwujud membuka cakrawala baru untuk aplikasi di bidang-bidang seperti robotika, perawatan kesehatan, manufaktur, dan pertanian.
Penelitian AI saat ini sangat bergantung pada data, dan terobosan revolusioner pembelajaran mendalam telah terjadi di bidang aplikasi di mana data mudah tersedia atau dapat dihasilkan. Di Eropa, dan khususnya di Jerman, di mana keberhasilan masyarakat sangat bergantung pada teknologi dan robotika, fokus pada aplikasi AI untuk mesin menjadi semakin penting.
Penelitian di bidang AI yang terwujud (embodied AI) membutuhkan pergeseran paradigma menuju pemahaman holistik tentang kecerdasan yang tidak ada secara terisolasi tetapi mewujudkan dirinya melalui interaksi multimodal yang beragam dengan lingkungan. Visi kecerdasan yang terwujud ini dapat menjadi kunci untuk mengembangkan sistem AI yang benar-benar adaptif dan dapat berkembang di lingkungan yang dinamis.
Berkaitan dengan ini:
Mitra pemasaran dan pengembangan bisnis global Anda
☑️ Bahasa bisnis kami adalah bahasa Inggris atau Jerman
☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa ibu Anda!
Konrad Wolfenstein
Saya dan tim saya dengan senang hati siap membantu Anda sebagai penasihat pribadi Anda.
Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di sini wolfenstein@xpert.digital:atau cukup hubungi saya di +49 7348 4088 965. Alamat email saya adalah
Saya sangat menantikan proyek bersama kita.
