Pubblicato il: 17 maggio 2025 / Aggiornamento dal: 17 maggio 2025 - Autore: Konrad Wolfenstein
Intelligenza artificiale incarnata (AI incorporata) - Immagine: Xpert.Digital
AI incorporato a fuoco: il futuro dell'interazione umana-tecnologia
Nuove dimensioni dell'IA: dai modelli astratti alle applicazioni reali
L'intelligenza artificiale incarnata, nota anche come un'intelligenza artificiale incarnata, rappresenta un approccio innovativo nella ricerca dell'IA, in cui l'intelligenza non esiste in isolamento nello spazio digitale, ma è creata dall'integrazione nei sistemi fisici e nell'interazione attiva con il mondo reale. A differenza dei tradizionali sistemi di intelligenza artificiale che operano in ambienti astratti e virtuali, i sistemi AI incorporati sono in grado di percepire, comprendere e interagire con esso. Questo rapporto offre una panoramica completa dei principi, delle applicazioni e delle prospettive future dell'IA incorporata.
Adatto a:
Concetto di base dell'IA incarnata
L'intelligenza artificiale incarnata si riferisce a sistemi di intelligenza artificiale che sono incorporati in oggetti fisici come i robot e possono interagire con l'ambiente circostante in modo significativo. Contrariamente all'intelligenza artificiale puramente digitale, che produce principalmente artefatti digitali o raccomandazioni di decisione, l'integrità incarnata ha lo scopo di controllare il comportamento dei sistemi fisici.
Il concetto di intelligenza artificiale incarnata include tutti gli aspetti dell'interazione e dell'apprendimento in un ambiente: dalla percezione e dalla comprensione al pensiero e alla pianificazione all'esecuzione. Questa visione olistica differisce fondamentalmente dal classico computazionalismo, che vede i processi mentali come operazioni aritmetiche pure e vede il cervello come un computer.
Un'intelligenza artificiale incarnata utilizza sensori per catturare l'ambiente circostante è l'apprendimento e l'adattabile e, con le loro capacità motorie o reattive, converte i processi di percezione nei processi di azione. Ha una comprensione contestuale e può anche eseguire interazioni complesse in ambienti dinamici.
Fondamenti teorici e background filosofico
Le basi teoriche dell'intelligenza artificiale incorporate sono profondamente ancorate alla filosofia e alla scienza cognitiva. L'ipotesi di incarnazione, che Linda Smith ha presentato nel 2005, afferma che il pensiero e l'apprendimento sono influenzati da interazioni costanti tra il corpo e l'area circostante. Questa idea risale ai precedenti concetti filosofici del filosofo Maurice Merleau-Ponty, che ha sottolineato il ruolo centrale della percezione e del corpo per la comprensione.
La cognizione incarnata (cognizione incarnata) rappresenta un gruppo di teorie che esaminano il modo in cui la cognizione è modellata dalla condizione fisica e dalle capacità dell'organismo. Questi fattori incarnati includono il sistema motorio, il sistema di percezione, le interazioni fisiche con l'ambiente e le ipotesi sul mondo, che modellano la struttura funzionale del cervello e del corpo dell'organismo. La tesi della cognizione incarnata sfida altre teorie come il cognitivismo, il computer e il dualismo cartesiano.
L'intelligenza artificiale incarnata si basa su questi concetti e suggerisce che la vera intelligenza generale artificiale (AGI) può essere ottenuta controllando la forma di realizzazione fisica e l'interazione con ambienti simulati e fisici.
Componenti tecnologici e funzionalità
Lo sviluppo di sistemi AI incorporati richiede l'integrazione di vari componenti e metodologie tecnologiche:
Percezione e sensori
I sistemi di intelligenza artificiale incorporati usano vari sensori per percepire l'ambiente circostante, simili ai cinque sensi classici nell'uomo. Questi sensori possono includere telecamere (per la comprensione visiva), microfoni (per la registrazione audio), sensori tattili (per il tatto e la pressione), nonché i sensori di accelerazione e orientamento.
Elaborazione cognitiva
L'architettura cognitiva di un'intelligenza artificiale incarnata comprende quattro componenti essenziali: percezione, azione, memoria e apprendimento. Questi componenti lavorano insieme per consentire all'agente, di comprendere l'ambiente circostante e di reagire in modo appropriato. Gli sviluppi moderni in quest'area includono grandi modelli multimodali (MLLM) che offrono capacità avanzate di percezione, interazione e pianificazione.
Attori e interazione fisica
Contrariamente all'osservazione passiva, gli agenti di intelligenza artificiale incorporati hanno un impatto sull'ambiente circostante e apprendono dalla reazione. Ciò richiede attuatori: componenti che possono compiere azioni fisiche, come bracci robot, ruote o altri sistemi meccanici.
Meccanismi di apprendimento e adattamento
I sistemi di intelligenza artificiale incorporati imparano attraverso l'esame diretto di ciò che li circonda, in modo simile a come le persone e gli animali imparano attraverso l'esplorazione e l'interazione. Ciò include varie metodologie di apprendimento come l'apprendimento del rinforzo, in cui l'agente impara attraverso esperimenti ed errori, nonché apprendimento monitorato e insormontabile.
Adatto a:
Aree di applicazione ed esempi
L'intelligenza artificiale incarnata viene utilizzata in numerose aree:
Robotica e sistemi autonomi
Dai veicoli autonomi ai droni e ai robot industriali - KI incorporato consente a questi sistemi di percepire, navigare e interagire con esso. Un semplice esempio è il robot per aspirapolvere Roomba che utilizza sensori per navigare nel suo ambiente fisico, riconoscere gli ostacoli e apprendere il design degli interni.
Automazione della produzione
In produzione, l'intelligenza artificiale incarnata può controllare le celle robot che svolgono compiti complessi come la macinazione di parti con la qualità della superficie desiderata. L'IA monitora la condizione delle celle usando sensori e genera istruzioni per il robot.
Assistenza sanitaria e cure
Nel settore sanitario, l'IA incorporata promette un cambiamento rivoluzionario offrendo soluzioni che migliorano la precisione, l'efficienza e la personalizzazione. Le applicazioni vanno dagli interventi clinici alle cure quotidiane e all'accompagnamento alla riabilitazione post -intervento.
agricoltura
In agricoltura, vengono sviluppati robot intelligenti che possono padroneggiare l'intero floreale in crescita. Ad esempio, un team di ricerca dell'Università di Fudan ha sviluppato un robot multifunzionale che assume l'intera coltivazione del pomodoro, tra cui impollinazione, pulizia delle foglie, diradamento e raccolta di frutta. Questa macchina "pensiero" può simulare la percezione umana, la decisione e il compito.
Ricerca e sviluppi attuali
Modelli di lingua grande multimodale (MLLMS)
Uno sviluppo promettente nella ricerca sull'IA incorporata è l'integrazione di modelli vocali di grandi dimensioni multimodali (MLLM). Questi modelli elaborano e integrano i dati da diverse fonti come testo, immagini e audio, che consentono una decisione completa. Mostrano notevoli versatilità, abilità e capacità di generalizzazione in ambienti complessi rispetto ai tradizionali approcci di apprendimento del rinforzo.
Parametri di riferimento e piattaforme di valutazione
Sono stati sviluppati vari parametri di riferimento per valutare le prestazioni dell'intelligenza artificiale incarnata. EmbodiedBench, ad esempio, è un punto di riferimento completo che è stato sviluppato per valutare gli MLLM come agenti incarnati. Offre una valutazione dettagliata degli agenti basati su MLLM per entrambe le attività a livello di alto e basso livello e con sei capacità di agenti critici.
Un altro esempio è EmbodiedEval, un benchmark di valutazione completo e interattivo per MLLMS con attività incorporate. Comprende 328 diverse attività all'interno di 125 diverse scene 3D, che sono state attentamente selezionate e annotate.
Trasmissione da sim-real
Una sfida importante nella ricerca dell'intelligenza artificiale incorporata è quella di trasferire competenze acquisite nelle simulazioni in ambienti reali. Questa trasmissione da Sim-toal è un'area di ricerca attiva che mira a colmare il divario tra ambienti simulati e reali.
Il futuro dell'intelligenza incarnata: innovazione e responsabilità
Ostacoli tecnici e pratici
Sebbene lo sviluppo dell'IA incorporata abbia fatto grandi progressi, ci sono ancora notevoli sfide. Ciò include restrizioni hardware, modellazione di modellazione, comprensione fisica del mondo e integrazione multimodale. La formulazione di un nuovo tipo di teoria dell'apprendimento AI e l'innovazione di hardware avanzato sono fondamentali per lo sviluppo di sistemi di intelligence incorporati robusti e affidabili.
Considerazioni etiche
Lo sviluppo di AI incarnato solleva anche domande etiche, in particolare per quanto riguarda la sicurezza, la privacy e i possibili effetti sociali. È importante sviluppare e utilizzare queste tecnologie in modo responsabile al fine di ridurre al minimo le potenziali conseguenze negative.
Direzioni di ricerca future
Vengono delineate diverse direzioni per il futuro della ricerca incorporata dall'IA. Questi includono lo sviluppo di modelli cognitivi-comportamenti cognitivi (PCB), intelligenza fisica e intelligenza morfologica. Al centro di queste prospettive è il quadro degli agenti generali, che è noto come BCENT e integra la percezione, le dinamiche cognitive e comportamentali.
Perché l'IA rappresenta la fase successiva dei sistemi intelligenti
L'intelligenza artificiale incorporata rappresenta un cambiamento di paradigma nella ricerca dell'IA, che sottolinea l'importanza dell'incarnazione fisica e dell'interazione per lo sviluppo di sistemi davvero intelligenti. Integrando l'intelligenza artificiale nei sistemi fisici e consentendo l'interazione diretta con l'ambiente, l'IA incorporata apre nuovi orizzonti per applicazioni in settori quali robotica, assistenza sanitaria, produzione e agricoltura.
L'attuale ricerca di intelligenza artificiale è fortemente guidata dai dati e la svolta rivoluzionaria del deep learning è stata effettuata in aree di applicazione in cui i dati sono facilmente disponibili o possono essere generati. In Europa e soprattutto in Germania, dove il successo sociale è forte sulla tecnologia e la robotica, sta diventando sempre più importante concentrarsi sulle applicazioni di intelligenza artificiale per le macchine.
La ricerca nell'area dell'intelligenza artificiale incarnata richiede un passaggio di paradigma verso una comprensione olistica dell'intelligenza che non esiste isolata, ma si manifesta da un'interazione diversificata e multimodale con l'ambiente. Questa visione dell'intelligenza incarnata potrebbe essere la chiave per lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale che sono davvero adattabili e possono prosperare in ambienti dinamici.
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