公開：2025年5月17日 /更新：2025年5月17日 - 著者： Konrad Wolfenstein
具体化された人工知能（具体化されたAI） - 画像：Xpert.Digital
焦点を合わせて具体化されたAI：人間技術の相互作用の未来
AIの新しい次元：抽象モデルから実際のアプリケーションまで
具体化されたAIとしても知られる具体化された人工知能は、AI研究における革新的なアプローチを表しています。このアプローチは、デジタル空間に隔離されていないが、物理システムへの統合と現実世界との積極的な相互作用によって作成されます。抽象的で仮想環境で動作する従来のAIシステムとは異なり、具体化されたAIシステムは、それを認識し、理解し、相互作用することができます。このレポートは、具体化されたAIの原則、アプリケーション、将来の視点の包括的な概要を提供します。
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具体化されたAIの基本概念
具体化された人工知能とは、ロボットなどの物理的なオブジェクトに埋め込まれ、周囲と大幅に相互作用できるAIシステムを指します。主にデジタルアーティファクトまたは意思決定の推奨事項を生成する純粋にデジタルAIとは対照的に、具体化されたAIは、物理システムの動作を制御することを目的としています。
具体化されたAIの概念には、環境での相互作用と学習のあらゆる側面が含まれます。知覚と理解から思考や実行の計画まで。この全体的な見方は、精神的プロセスを純粋な算術操作と見なし、脳をコンピューターと見なす古典的な計算主義と基本的に異なります。
具体化されたAIは、センサーを使用して周囲をキャプチャすることです。学習と適応性があり、モーターまたはリアクティブなスキルを使用すると、アクションプロセスで知覚プロセスを変換します。文脈的な理解があり、動的環境で複雑な相互作用を実行することもできます。
理論的基礎と哲学的背景
具体化されたAIの理論的基礎は、哲学と認知科学に深く固定されています。リンダ・スミスが2005年に提示した具体化仮説は、思考と学習は身体と周辺地域の間の絶え間ない相互作用に影響されると述べています。このアイデアは、哲学者モーリス・メルロー・ポンティの初期の哲学的概念にまでさかのぼります。
具体化された認知（具体化された認知）は、生物の体調と能力によって認知がどのように形成されるかを調べる理論のグループを表します。これらの具体化された要因には、運動系、知覚システム、環境との物理的相互作用、および生物の脳と体の機能構造を形成する世界に関する仮定が含まれます。具体化された認知の論文は、認知主義、コンピューター主義、デカルト二元論などの他の理論に挑戦します。
具体化されたAIは、これらの概念に基づいて構築され、物理的な具体化とシミュレートされた物理環境との相互作用を制御することにより、真の人工的な一般情報（AGI）を達成できることを示唆しています。
技術コンポーネントと機能
具体化されたAIシステムの開発には、さまざまな技術コンポーネントと方法論の統合が必要です。
知覚とセンサー
具体化されたAIシステムは、人間の古典的な5つの感覚と同様に、さまざまなセンサーを使用して周囲を知覚します。これらのセンサーには、カメラ（視覚的理解のため）、マイク（オーディオ録音用）、触覚センサー（タッチと圧力用）、加速および方向センサーが含まれます。
認知処理
具体化されたAIの認知アーキテクチャは、知覚、アクション、記憶、学習の4つの重要なコンポーネントを含みます。これらのコンポーネントは、エージェントを有効にし、周囲を理解し、適切に反応させるために連携します。この分野の近代的な開発には、高度な認識、相互作用、計画スキルを提供するマルチモーダルラージモデル（MLLM）が含まれます。
俳優と身体的相互作用
受動的な観察とは対照的に、具体化されたAIエージェントは周囲に影響を与え、反応から学びます。これには、ロボットアーム、ホイール、その他の機械システムなどの物理的なアクションを実行できるアクチュエーターが必要です。
学習および適応メカニズム
具体化されたAIシステムは、探査と相互作用を通じて人や動物がどのように学習するかと同様に、周囲を直接調べることで学習します。これには、強化学習などのさまざまな学習方法論が含まれます。この方法では、エージェントが実験やエラーを通じて学習し、監視された克服できない学習が含まれます。
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アプリケーションと例の領域
具体化されたAIは、多くの領域で使用されています。
ロボット工学と自律システム
自動運転車からドローンや産業用ロボットまで - 具体化されたKIにより、これらのシステムはそれを認識し、ナビゲートし、相互作用させることができます。簡単な例は、センサーを使用して物理的な環境をナビゲートし、障害物を認識し、インテリアデザインを学ぶためにセンサーを使用するRoomba掃除機ロボットです。
生産自動化
生産では、具体化されたAIは、目的の表面品質を備えた粉砕部品などの複雑なタスクを実行するロボットセルを制御できます。 AIは、センサーを使用してセルの状態を監視し、ロボットの命令を生成します。
ヘルスケアとケア
保健セクターでは、具体化されたAIは、精度、効率、パーソナライズを改善するソリューションを提供することにより、革新的な変化を約束します。アプリケーションは、臨床的介入から日常的なケア、伴奏、インターベンショナルリハビリテーション後の伴奏にまで及びます。
農業
農業では、成長する花全体を習得できるインテリジェントロボットが開発されています。たとえば、フダン大学の研究チームは、受粉、葉の洗浄、果物の薄化、収穫など、トマト栽培全体を引き継ぐ多機能ロボットを開発しました。この「思考」マシンは、人間の認識、意思決定、タスクをシミュレートできます。
現在の研究と開発
マルチモーダル大手言語モデル（MLLMS）
具体化されたAI研究における有望な開発は、マルチモーダル大音声モデル（MLLM）の統合です。これらのモデルは、包括的な意思決定を可能にするテキスト、画像、オーディオなどのいくつかのソースからのデータを処理および統合します。それらは、従来の強化学習アプローチと比較して、複雑な環境で顕著な汎用性、スキル、および一般化能力を示しています。
ベンチマークと評価プラットフォーム
具体化されたAIのパフォーマンスを評価するために、さまざまなベンチマークが開発されました。たとえば、EmbodiedBenchは、MLLMを具体化されたエージェントとして評価するために開発された包括的なベンチマークです。高レベルと低レベルでの両方のタスクと6つの重要なエージェントスキルを使用して、MLLMベースのエージェントの詳細な評価を提供します。
別の例は、具体化されたタスクを備えたMLLMの包括的でインタラクティブな評価ベンチマークであるEmbodiedevalです。 125の異なる3Dシーン内の328の異なるタスクで構成されており、慎重に選択および注釈が付けられています。
SIMからリアルの伝送
具体化されたAI研究における重要な課題は、シミュレーションで取得されたスキルを実際の環境に移すことです。このSIMからリアルの伝送は、シミュレートされた環境と実際の環境の間のギャップを埋めることを目的としたアクティブな研究分野です。
具体化された知性の未来：革新と責任
技術的および実用的なハードル
具体化されたAIの開発は大きな進歩を遂げましたが、まだかなりの課題があります。これには、ハードウェアの制限、モデリングモデリング、世界の物理的理解、マルチモーダル統合が含まれます。新しいタイプのAI学習理論の定式化と高度なハードウェアの革新は、堅牢で信頼できる具体化されたインテリジェンスシステムの開発に批判的です。
倫理的な考慮事項
具体化されたAIの開発は、特にセキュリティ、プライバシー、および可能な社会的影響に関して、倫理的な問題も提起します。潜在的な負の結果を最小限に抑えるために、これらの技術を責任を持って開発および使用することが重要です。
将来の研究の方向性
具体化されたAI研究の将来のために、いくつかの方向性が概説されています。これらには、大規模な知覚認知行動（PCB）モデルの開発、物理的知能、形態学的知能が含まれます。これらの視点の中心は、bcentとして知られており、知覚、認知、行動のダイナミクスを統合する一般的なエージェントフレームワークです。
AIがインテリジェントシステムの次の段階を表しているのはなぜですか
具体化されたAIは、AI研究におけるパラダイムシフトを表しており、実際のインテリジェントなシステムの開発における物理的具体化と相互作用の重要性を強調しています。 AIを物理システムに統合し、環境との直接的な相互作用を可能にすることにより、AIが具体化されたAIは、ロボット工学、ヘルスケア、生産、農業などの分野でのアプリケーションの新しい視野を開きます。
現在のAIの研究はデータによって大きく駆動されており、深い学習の革新的なブレークスルーは、データが簡単に入手できるか、生成できるアプリケーションの分野で行われました。ヨーロッパ、特に社会的成功がテクノロジーとロボット工学に強くなっているドイツでは、機械のAIアプリケーションに焦点を当てることがますます重要になっています。
具体化されたAIの分野での研究では、隔離されていないが、環境との多様なマルチモーダルな相互作用によって明らかにされた知性の全体的な理解へのパラダイムシフトが必要です。具体化された知性のこのビジョンは、実際に適応性があり、動的な環境で繁栄できるAIシステムを開発するための鍵となる可能性があります。
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