Diterbitkan pada: 17 Mei 2025 / Pembaruan dari: 17 Mei 2025 - Penulis: Konrad Wolfenstein
Kecerdasan buatan yang diwujudkan (AI yang diwujudkan) - Gambar: xpert.digital
AI yang diwujudkan dalam Fokus: Masa Depan Interaksi Teknologi Manusia
Dimensi Baru AI: Dari Model Abstrak ke Aplikasi Nyata
Kecerdasan buatan yang diwujudkan, juga dikenal sebagai AI yang diwujudkan, merupakan pendekatan inovatif dalam penelitian AI, di mana kecerdasan tidak ada secara terpisah dalam ruang digital, tetapi diciptakan oleh integrasi ke dalam sistem fisik dan interaksi aktif dengan dunia nyata. Tidak seperti sistem AI tradisional yang beroperasi dalam lingkungan abstrak, virtual, sistem AI yang diwujudkan dapat memahami, memahami, dan berinteraksi dengannya. Laporan ini menawarkan tinjauan komprehensif tentang prinsip -prinsip, aplikasi, dan perspektif masa depan AI yang diwujudkan.
Cocok untuk:
Konsep dasar AI yang diwujudkan
Kecerdasan buatan yang diwujudkan mengacu pada sistem AI yang tertanam dalam objek fisik seperti robot dan dapat berinteraksi dengan lingkungan mereka dengan cara yang signifikan. Berbeda dengan AI digital murni, yang terutama menghasilkan artefak digital atau rekomendasi pengambilan keputusan, AI yang diwujudkan bertujuan mengendalikan perilaku sistem fisik.
Konsep AI yang diwujudkan mencakup semua aspek interaksi dan pembelajaran di lingkungan: dari persepsi dan pemahaman hingga pemikiran dan perencanaan hingga eksekusi. Pandangan holistik ini berbeda secara mendasar dari komputasi klasik, yang melihat proses mental sebagai operasi aritmatika murni dan melihat otak sebagai komputer.
AI yang diwujudkan menggunakan sensor untuk menangkap lingkungan mereka adalah belajar dan beradaptasi dan, dengan motorik atau keterampilan reaktif mereka, mengubah proses persepsi dalam proses aksi. Ini memiliki pemahaman kontekstual dan juga dapat melakukan interaksi yang kompleks di lingkungan yang dinamis.
Yayasan Teoritis dan Latar Belakang Filsafat
Fondasi teoritis dari AI yang diwujudkan sangat berlabuh dalam filsafat dan ilmu kognitif. Hipotesis perwujudan, yang disajikan Linda Smith pada tahun 2005, menyatakan bahwa pemikiran dan pembelajaran dipengaruhi oleh interaksi konstan antara tubuh dan daerah sekitarnya. Gagasan ini kembali ke konsep filosofis sebelumnya dari filsuf Maurice Merleau-Ponty, yang menekankan peran sentral persepsi dan tubuh untuk memahami.
Kognisi yang diwujudkan (kognisi yang diwujudkan) mewakili sekelompok teori yang memeriksa bagaimana kognisi dibentuk oleh kondisi fisik dan kemampuan organisme. Faktor -faktor yang diwujudkan ini termasuk sistem motorik, sistem persepsi, interaksi fisik dengan lingkungan dan asumsi tentang dunia, yang membentuk struktur fungsional otak dan tubuh organisme. Tesis kognisi yang diwujudkan menantang teori -teori lain seperti kognitif, komputerisme dan dualisme Cartesian.
AI yang diwujudkan dibangun di atas konsep -konsep ini dan menunjukkan bahwa kecerdasan umum buatan sejati (AGI) dapat dicapai dengan mengendalikan perwujudan fisik dan interaksi dengan lingkungan yang disimulasikan dan fisik.
Komponen dan fungsi teknologi
Pengembangan sistem AI yang diwujudkan membutuhkan integrasi berbagai komponen dan metodologi teknologi:
Persepsi dan sensor
Sistem AI yang diwujudkan menggunakan berbagai sensor untuk memahami lingkungannya, mirip dengan indera lima klasik pada manusia. Sensor ini dapat mencakup kamera (untuk pemahaman visual), mikrofon (untuk perekaman audio), sensor sentuhan (untuk sentuhan dan tekanan), serta sensor akselerasi dan orientasi.
Pemrosesan kognitif
Arsitektur kognitif AI yang diwujudkan terdiri dari empat komponen penting: persepsi, tindakan, memori dan pembelajaran. Komponen -komponen ini bekerja bersama untuk memungkinkan agen, memahami lingkungan mereka dan bereaksi dengan tepat. Perkembangan modern di bidang ini termasuk model multimodal besar (MLLM) yang menawarkan persepsi lanjutan, interaksi dan keterampilan perencanaan.
Aktor dan interaksi fisik
Berbeda dengan pengamatan pasif, agen AI yang diwujudkan memiliki dampak pada lingkungan mereka dan belajar dari reaksi. Ini membutuhkan aktuator - komponen yang dapat melakukan tindakan fisik, seperti lengan robot, roda atau sistem mekanik lainnya.
Mekanisme belajar dan adaptasi
Sistem AI yang diwujudkan belajar melalui pemeriksaan langsung terhadap lingkungan mereka, mirip dengan bagaimana orang dan hewan belajar melalui eksplorasi dan interaksi. Ini termasuk berbagai metodologi pembelajaran seperti pembelajaran penguatan, di mana agen belajar melalui eksperimen dan kesalahan, serta pembelajaran yang dipantau dan tidak dapat diatasi.
Cocok untuk:
Bidang aplikasi dan contoh
AI yang diwujudkan digunakan di berbagai area:
Robotika dan sistem otonom
Dari kendaraan otonom hingga drone dan robot industri - KI yang diwujudkan memungkinkan sistem ini untuk memahami, menavigasi, dan berinteraksi dengannya. Contoh sederhana adalah robot pembersih vakum Roomba yang menggunakan sensor untuk menavigasi lingkungan fisiknya, untuk mengenali hambatan dan mempelajari desain interior.
Otomatisasi produksi
Dalam produksi, AI yang diwujudkan dapat mengontrol sel -sel robot yang melakukan tugas -tugas kompleks seperti menggiling bagian dengan kualitas permukaan yang diinginkan. AI memantau kondisi sel menggunakan sensor dan menghasilkan instruksi untuk robot.
Perawatan kesehatan dan perawatan
Di sektor kesehatan, AI yang diwujudkan menjanjikan perubahan revolusioner dengan menawarkan solusi yang meningkatkan ketepatan, efisiensi, dan personalisasi. Aplikasi berkisar dari intervensi klinis hingga perawatan harian dan iringan hingga rehabilitasi pasca -intervensi.
Pertanian
Di pertanian, robot cerdas sedang dikembangkan yang dapat menguasai seluruh bunga yang tumbuh. Misalnya, tim peneliti dari Universitas Fudan telah mengembangkan robot multifungsi yang mengambil alih seluruh budidaya tomat, termasuk penyerbukan, pembersihan daun, penipisan buah dan pemanenan. Mesin "berpikir" ini dapat mensimulasikan persepsi manusia, pengambilan keputusan, dan tugas.
Penelitian dan Perkembangan Saat Ini
Model Bahasa Multimodal Besar (MLLM)
Perkembangan yang menjanjikan dalam penelitian AI yang diwujudkan adalah integrasi model suara besar multimodal (MLLM). Model -model ini memproses dan mengintegrasikan data dari beberapa sumber seperti teks, gambar, dan audio, yang memungkinkan pembuatan keputusan yang komprehensif. Mereka menunjukkan keserbagunaan yang luar biasa, keterampilan, dan kemampuan generalisasi di lingkungan yang kompleks dibandingkan dengan pendekatan pembelajaran penguatan tradisional.
Platform tolok ukur dan evaluasi
Berbagai tolok ukur dikembangkan untuk mengevaluasi kinerja AI yang diwujudkan. Diwujudkan, misalnya, adalah tolok ukur komprehensif yang dikembangkan untuk mengevaluasi MLLM sebagai agen yang diwujudkan. Ini menawarkan evaluasi terperinci dari agen berbasis MLLM untuk kedua tugas pada tingkat tinggi dan rendah dan dengan enam keterampilan agen kritis.
Contoh lain adalah diwujudkan, tolok ukur evaluasi yang komprehensif dan interaktif untuk MLLM dengan tugas yang diwujudkan. Ini terdiri dari 328 tugas yang berbeda dalam 125 adegan 3D yang berbeda, yang telah dipilih dan dijelaskan dengan cermat.
Transmisi sim-to-real
Tantangan penting dalam penelitian AI yang diwujudkan adalah mentransfer keterampilan yang telah diperoleh dalam simulasi ke lingkungan nyata. Transmisi sim-to-real ini adalah area penelitian aktif yang bertujuan untuk menutup kesenjangan antara lingkungan simulasi dan nyata.
Masa depan kecerdasan yang diwujudkan: inovasi dan tanggung jawab
Rintangan teknis dan praktis
Meskipun pengembangan AI yang diwujudkan telah membuat kemajuan besar, masih ada banyak tantangan. Ini termasuk pembatasan perangkat keras, pemodelan pemodelan, pemahaman fisik dunia dan integrasi multimodal. Perumusan jenis baru teori pembelajaran AI dan inovasi perangkat keras canggih sangat kritis terhadap pengembangan sistem kecerdasan yang diwujudkan yang kuat dan andal.
Pertimbangan etis
Pengembangan AI yang diwujudkan juga menimbulkan pertanyaan etis, terutama yang berkaitan dengan keamanan, privasi, dan kemungkinan efek sosial. Penting untuk mengembangkan dan menggunakan teknologi ini secara bertanggung jawab untuk meminimalkan konsekuensi negatif potensial.
Arah penelitian di masa depan
Beberapa arah diuraikan untuk masa depan penelitian AI yang diwujudkan. Ini termasuk pengembangan model perilaku-perilaku (PCB) persepsi besar, kecerdasan fisik dan kecerdasan morfologis. Inti dari perspektif ini adalah kerangka kerja agen umum, yang dikenal sebagai bcent dan mengintegrasikan dinamika persepsi, kognitif dan perilaku.
Mengapa AI mewakili tahap selanjutnya dari sistem cerdas
AI yang diwujudkan merupakan perubahan paradigma dalam penelitian AI, yang 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, yang diwujudkan AI membuka cakrawala baru untuk aplikasi di bidang -bidang seperti robotika, perawatan kesehatan, produksi dan pertanian.
Penelitian AI saat ini sangat didorong oleh data, dan terobosan revolusioner dari pembelajaran mendalam dilakukan di bidang aplikasi di mana data mudah tersedia atau dapat dihasilkan. Di Eropa dan terutama di Jerman, di mana keberhasilan sosial kuat pada teknologi dan robotika, menjadi semakin penting untuk fokus pada aplikasi AI untuk mesin.
Penelitian di bidang AI yang diwujudkan membutuhkan pergeseran paradigma menuju pemahaman holistik tentang kecerdasan yang tidak ada terisolasi, tetapi dimanifestasikan oleh interaksi multimodal yang beragam dengan lingkungan. Visi kecerdasan yang diwujudkan ini bisa menjadi kunci untuk mengembangkan sistem AI yang benar -benar mudah beradaptasi dan dapat berkembang di lingkungan yang dinamis.
Cocok untuk:
Mitra pemasaran global dan pengembangan bisnis Anda
☑️ Bahasa bisnis kami adalah Inggris atau Jerman
☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa nasional Anda!
Konrad Wolfenstein
Saya akan dengan senang hati melayani Anda dan tim saya sebagai penasihat pribadi.
Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) . Alamat email saya adalah: wolfenstein ∂ xpert.digital
Saya menantikan proyek bersama kita.
